《AI安全之对抗样本入门》—1.4.3　准确率与召回率

1.4.3　准确率与召回率

机器学习中最基本的指标是召回率（Recall Rate）和准确率（Precision Rate），召回率也叫查全率，准确率也叫查准率。

召回率= TP/(TP + FN)

准确率= TP/(TP + FP)

举例来解释这两个枯燥的概念。一个池塘有10条鱼和20只小龙虾，渔夫撒网打鱼，结果捞上来8条鱼和12只小龙虾，那么准确率为8/(8+12)=40%，召回率为8/10=80%。

在Scikit-Learn中，可以使用如下代码获得准确率和召回率：

print "recall_score:"

print metrics.recall_score(test_Y, pred_Y)

print "precision_score:"

print metrics.precision_score(test_Y, pred_Y)

输出结果如下，其中召回率为65.71%，准确率为73.40%：

recall_score:

0.657142857143

precision_score:

0.734042553191