在信息检索，文类问题中，我们会遇到 准确率(Precision)，召回率(Recall)，和F值(F-Measure又称为F-Score)。 网上对于这些定义已经有很详细的解释，我在此再写一下，用作自己复习之用
如果有雷同，请告知。
召回率(Recall) = 系统检索到的相关文件 / 系统所有相关的文件总数
准确率(Precision) = 系统检索到的相关文件 / 系统所有检索到的文件总数
相关文件即有输出的文件（不论对错）
另一种表述形式：
正确率 = 正确识别个体数 / 抽样总数（识别出个体数）
召回率 = 正确识别个体数 / 样本中该个体总数（不论是否抽取）
F值 = 正确率 * 召回率 *2 /（正确率+召回率）
这里 拿一个别人写好的例子来说明一下：
某池塘有1400条鲤鱼，300只虾，300只鳖。现在以捕鲤鱼为目的。Seaeagle撒一大网，逮着了700条鲤鱼，200只虾，100只鳖。那么，这些指标分别如下：
正确率 = 700 / (700 + 200 + 100) = 70%
召回率 = 700 / 1400 = 50%
F值 = 70% * 50% * 2 / (70% + 50%) = 58.3%
正确率是评估捕获的成果中目标成果所占得比例；
召回率，顾名思义，就是从关注领域中，召回目标类别的比例；
而F值，则是综合这二者指标的评估指标，用于综合反映整体的指标。F值较高时，反应验证方法比较有效。
文章参考：
http://blog.chinaunix.net/uid-23028928-id-2567754.html