什么是準確率、精確率和召回率，在預測實務中如何應用？
在預測實務中，準確率、精確率和召回率是常用的評估指標，用于衡量分類模型的性能表現。這三個指標通常用于評估二分類或多分類模型的性能，它們分別從不同角度反映了模型的表現。
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準確率（Accuracy）是指模型正確預測的樣本數占總樣本數的比例，即分類正確的樣本數除以總樣本數。準確率越高，模型的分類能力越強。在實際應用中，準確率是一個重要的評估指標，但在處理類別不平衡的數據時，它可能會受到樣本分布的影響，因此并不是唯一的評價標準。
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精確率（Precision）是指模型預測為正類的樣本中，真正為正類的樣本數占預測為正類的樣本數的比例，即真正類樣本數除以預測為正類的樣本數。精確率主要衡量了模型在預測為正類的樣本中的準確程度，對于一些需要準確判斷正類的場景，精確率是一個重要的指標。
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召回率（Recall）是指模型預測為正類的樣本中，真正為正類的樣本數占真正類的樣本數的比例，即真正類樣本數除以真正類的樣本數。召回率主要衡量了模型對正類樣本的識別能力，對于一些需要盡量少遺漏正類的場景，召回率是一個重要的指標。
在預測實務中，這三個指標通常是相互影響的，根據具體的業務需求和數據特點，需要綜合考慮這三個指標來評估模型的性能。在應用中，可以根據具體的業務場景，對模型的性能進行調整和優化，比如針對不同的誤差類型制定不同的策略，或者采用不同的閾值來平衡準確率和召回率。
綜上所述，準確率、精確率和召回率是在預測實務中常用的評估指標，它們可以幫助我們全面了解模型的性能，從而指導實際決策和優化模型。