查准率（Precision）和查全率（Recall） 我们将算法预测的结果分成四种情况：
1. 正确肯定（True Positive,TP）：预测为真，实际为真
2. 正确否定（True Negative,TN）：预测为假，实际为假
3. 错误肯定（False Positive,FP）：预测为真，实际为假
4. 错误否定（False Negative,FN）：预测为假，实际为真
则：
查准率=TP/（TP+FP）
查全率=TP/（TP+FN）
例1
假设要识别照片中的狗的，在一些照片中，包含12只狗的照片和一些猫的照片。算法识别出有8只狗。在确定的8只狗中，5只实际上是狗（真阳性TP），而其余的是猫（假阳性FP）。该程序的精度为5/8，而其召回率为5/12。
例2
例如我们希望用算法来预测癌症是否是恶性的，在我们的训练集中，只有 0.5%的实例是恶性肿瘤。假设我们编写一个非学习而来的算法，在所有情况下都预测肿瘤是良性的，那
么误差只有 0.5%。然而我们通过训练而得到的神经网络算法却有 1%的误差。这时，误差的大小是不能视为评判算法效果的依据的。
查准率（Precision）和查全率（Recall） 我们将算法预测的结果分成四种情况：
1. 正确肯定（True Positive,TP）：预测为真，实际为真
2. 正确否定（True Negative,TN）：预测为假，实际为假
3. 错误肯定（False Positive,FP）：预测为真，实际为假
4. 错误否定（False Negative,FN）：预测为假，实际为真
则：
查准率=TP/（TP+FP）例，在所有我们预测有恶性肿瘤的病人中，实际上有恶性肿瘤的病人的百分比，越高越好。
查全率=TP/（TP+FN）例，在所有实际上有恶性肿瘤的病人中，成功预测有恶性肿瘤的病人的百分比，越高越好。
这样，对于我们刚才那个总是预测病人肿瘤为良性的算法，其查全率是 0。
参考以下URL
https://blog.csdn.net/zhang_hongchao/article/details/75127138
https://www.cnblogs.com/zle1992/p/6689136.html