推荐系统的高精度和非常低的召回率是什么意思？

【问题标题】：what's the meaning of high precision and very much low recall of a recommender system ?推荐系统的高精度和非常低的召回率是什么意思？
【发布时间】：2017-08-06 06:20:48
【问题描述】：

我对精确率和召回率知之甚少。我设计了一个推荐系统。它给了我 精度值 = 0.409 召回值 = 0.067 我们知道准确率和召回率是负相关的，尽管我不确定。那我的系统呢？？

如果我能提高精度值并降低召回率就可以了价值？

【问题讨论】：

标签： machine-learning data-mining recommendation-engine

【解决方案1】：

Precision 是您选择肯定时的正确率百分比，因为它取决于您仅选择肯定时的预测（仅取决于模型肯定预测）。另一方面，Recall 衡量你在正类中的正确率是多少（即在所有正例中，模型采取的正确决策的百分比是多少）。

【讨论】：

那我上面的系统呢？
召回率太低。这意味着在真实答案为真的情况下，您的模型选择正确的百分比为 0.067，这太低了。假设您有 100 个案例的答案为真，您的模型在 6.7 案例中确定答案为真，而在 93.3 中确定答案为假。
也就是说我还得增加recall的值
是的，你有:)
这个答案有用吗？