正确率（Precision）检索出来的条目有多少时正确的。（即检索的目标条目/检索的所有条目）
，召回率（Recall）所有正确的条目中有多少被检索出来了。（即检索的目标条目/所有的目标条目）
F1值 = 2_正确率_召回率/正确率+召回率。用于综合反映整体的指标。
这几个指标的取值都在0-1之间。数值越接近于1，效果越好。
某池塘1400条鲤鱼，300只虾子，300只鳖。现在以捕捞鲤鱼为目的。撒一大网，逮着700条鲤鱼，200只虾，100只鳖。
正确率：700/700+200+100 = 0.7
召回率：700/1400 = 0.5
F1值：2*0.7*0.5/0.7+0.5 = 0.583
我们希望检索的结果precision越高越好，同时recall也越高越好，但有些情况下，这两者时矛盾的。比如极端情况下，我们只搜索出一个结果，且时准确的，
正确率与召回率指标有时候会出现矛盾的情况，这样就需要综合考虑他们，最常见的方法就是F-Measure（又称F-score）：
F_\bata = (1+\bata^2) \cdot \frac {precision \cdot \recall}{(\bata^2 \cdot precision)+recall}
当\bata=1时，就是常见的F1指标。
来源：oschina
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