在深度学习的多分类问题中，Precision（精确率）和Accuracy（准确率）是两种常用的性能评估指标，它们各自有不同的定义和用途。
Precision（精确率）的中文发音是：pǔ rēi xī shēn
Accuracy（准确率）的中文发音是：ā kù rēi xī
以下是它们的区别及举例说明：
1. 准确率 (Accuracy)
准确率表示模型预测正确的样本数量占总样本数量的比例。它是一个整体性指标，反映了模型的总体性能。
公式：
Accuracy = 正确预测的样本数 总样本数 \text{Accuracy} = \frac{\text{正确预测的样本数}}{\text{总样本数}} Accuracy=总样本数正确预测的样本数
2. 精确率 (Precision)
精确率表示在模型预测为某一类的样本中，实际属于该类的样本数量占预测为该类样本数量的比例。它是一个针对某一特定类别的指标，反映了模型对该类别的预测准确性。
对于第 (i) 类，公式：
Precision i = 正确预测为第 i 类的样本数 预测为第 i 类的样本总数 \text{Precision}_i = \frac{\text{正确预测为第 } i \text{ 类的样本数}}{\text{预测为第 } i \text{ 类的样本总数}} Precisioni=预测为第 i 类的样本总数正确预测为第 i 类的样本数
举例说明
假设我们有一个3分类问题，其中类别分别为 A, B 和 C。模型的预测结果和实际情况如下：
| 样本 | 实际类别 | 预测类别 |
|---|---|---|
| 1 | A | A |
| 2 | A | B |
| 3 | A | A |
| 4 | B | B |
| 5 | B | C |
| 6 | C | C |
| 7 | C | A |
| 8 | C | B |
准确率计算
首先，计算模型预测正确的样本数：
- 样本1、3、4、6：预测正确。
总共有8个样本，预测正确的有4个，所以准确率为：
Accuracy = 4 8 = 0.5 \text{Accuracy} = \frac{4}{8} = 0.5 Accuracy=84=0.5
精确率计算
然后，分别计算每个类别的精确率。
类别 A 的精确率：
- 预测为 A 的样本：样本1、3、7（3个）
- 其中实际为 A 的样本：样本1、3（2个）
所以 A 类的精确率为：
Precision A = 2 3 ≈ 0.67 \text{Precision}_A = \frac{2}{3} \approx 0.67 PrecisionA=32≈0.67类别 B 的精确率：
- 预测为 B 的样本：样本2、4、8（3个）
- 其中实际为 B 的样本：样本4（1个）
所以 B 类的精确率为：
Precision B = 1 3 ≈ 0.33 \text{Precision}_B = \frac{1}{3} \approx 0.33 PrecisionB=31≈0.33类别 C 的精确率：
- 预测为 C 的样本：样本5、6（2个）
- 其中实际为 C 的样本：样本6（1个）
所以 C 类的精确率为：
Precision C = 1 2 = 0.5 \text{Precision}_C = \frac{1}{2} = 0.5 PrecisionC=21=0.5
总结
- 准确率表示模型总体的预测正确率。
- 精确率表示模型在预测某一特定类别时的准确性。
在不平衡数据集上，准确率可能会因为多数类的样本占比高而显得较高，而精确率则能更好地反映模型在少数类上的表现。因此，在实际应用中，通常需要结合多种指标来全面评估模型性能。