在机器学习和信息检索领域，Recall（召回率）和 Precision（精确率）是评估模型性能的重要指标。它们帮助我们理解模型在识别目标时的表现如何。🤔
Recall衡量的是模型能够正确识别出所有相关项的能力。简单来说，就是“找到了多少真正需要的东西”。例如，在一个医疗诊断系统中，Recall高意味着尽可能多地检测到疾病案例，减少漏诊的风险。🎯
而Precision则关注的是模型识别结果的准确性。它表示模型预测为正类的样本中有多少确实是正类。如果Precision值高，则说明模型给出的结果大多可信，不会产生太多误报。🧐
这两个指标往往相互制约，提高其中一个可能会导致另一个下降。因此，在实际应用中，我们需要根据具体需求权衡两者之间的关系，找到最佳平衡点。📊
通过优化这两项指标，我们可以构建更高效、更可靠的AI系统，从而更好地服务于人类社会！💪✨