Precision（精确率）、Recall（召回率）和Accuracy（准确率）是机器学习和信息检索领域常用的评价指标，它们用于评估分类器或检索系统的性能，但各自关注的方面略有不同。

1. Precision（精确率）：

   • 精确率是指分类器在预测为正例的样本中，真正为正例的比例。
   • 公式：Precision = TP / (TP + FP)
   • 其中，TP 表示真正例（True Positives），FP 表示假正例（False Positives）。
   • 精确率衡量了分类器预测为正例的样本中有多少是真正的正例，即分类器的预测的准确性。

2. Recall（召回率）：

   • 召回率是指分类器在所有真正为正例的样本中，成功预测为正例的比例。
   • 公式：Recall = TP / (TP + FN)
   • 其中，FN 表示假负例（False Negatives）。
   • 召回率衡量了分类器能够找出所有正例样本的能力，即分类器的查全率。

3. Accuracy（准确率）：

   • 准确率是指分类器正确预测的样本占总样本数的比例。
   • 公式：Accuracy = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)
   • 其中，TN 表示真负例（True Negatives）。
   • 准确率衡量了分类器的整体预测准确性，即分类器在所有样本中正确分类的比例。

区别：

• 精确率关注的是分类器预测为正例的准确性，即预测为正例的样本中有多少是真正的正例。
• 召回率关注的是分类器能够找出所有真正为正例的样本的能力，即所有真正为正例的样本中有多少被成功预测为正例。
• 准确率衡量的是分类器的整体预测准确性，即所有样本中被正确分类的比例。

在实际应用中，需要根据具体的任务需求来选择使用哪种评价指标。如果任务更注重在预测为正例的样本中保持高的准确性，那么应该关注精确率；如果任务更注重找出所有真正为正例的样本，那么应该关注召回率；如果任务要求整体的预测准确性，那么应该关注准确率。