什么是机器学习中的“精确度和召回率”？

精确度和召回率是机器学习中两种重要的评估指标，它们描述了机器学习模型在分类任务中的性能。

精确度（Precision）是指模型正确分类的正例占总预测正例的比例。精确度关注的是预测为正例的样本中有多少是正确的。举个例子，模型预测100个邮件中包含垃圾邮件的为50封，但其中真正垃圾邮件的为20封，那么精确度为20/50=0.4。在分类任务中，我们希望精确度越高越好，因为这可以确保预测为正例的样本中有足够的比例是正例。

召回率（Recall）是指模型正确分类的正例占总实际正例的比例。召回率关注的是所有实际正例中模型能够正确预测的比例。举个例子，模型在所有实际垃圾邮件中，预测正确的有20封，实际垃圾邮件有80封，那么召回率为20/80=0.25。在分类任务中，我们希望召回率越高越好，因为这能够确保所有实际正例都能被模型捕捉到。

为了在分类任务中取得较好的性能，我们需要平衡精确度和召回率的关系。通常，我们需要找到一个平衡点，使精确度和召回率同时达到最大值。这在实际问题中通常需要进行多次试验和调整模型参数来实现。