【AI人工智能】题库:纯公益分享
【就业+考研】笔试+面试必会
【小白从小学Python,C,Java】
[太阳]知识点名称
精确率Precision的概念

[太阳]知识点讲解
精确率（Precision）是分类模型常用的评估指标之一，用于衡量模型预测为正类的样本中，实际也为正类的比例。它关注的是“预测为正”的结果中有多少是正确的。其计算公式为：TP / (TP + FP)，其中TP表示真正例（预测为正且实际为正），FP表示假正例（预测为正但实际为负）。精确率越高，说明模型在预测正类时误报越少，即把负类错误预测为正类的情况越少。在垃圾邮件识别、疾病检测等任务中，当误报代价较高时，通常更关注精确率指标。
补充说明：“正类”指预测结果为“正”的样本的类别，“负类”指预测结果为“负”的样本的类别。

[太阳]例题（单选题）
精确率（Precision）主要衡量以下哪一项？
A选项：在预测为正的样本中实际为正的比例
B选项：所有样本的总数量
C选项：整体预测的正确率
D选项：负类预测的准确率

[太阳]答案与题解
答案、题解：见评论区

[太阳]温馨期待
期待大家提出宝贵建议，互相交流，收获更大，助教：fyt
#AI创造营# [握手] #科技风向标# http://t.cn/AXJG3atz