查准率英文解释翻译、查准率的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 precision ratio

分词翻译：

查的英语翻译：

check; consult; examine; investigate

准的英语翻译：

allow; follow; grant; permit; standard; norm
【医】 eka-
【经】 preparation; quasi

率的英语翻译：

frank; hasty; lead; modulus; quotiety; rash; rate; ratio; usually
【医】 rate
【经】 rater.

专业解析

在汉英词典与信息检索领域，“查准率”对应的英文术语是Precision，其核心含义是衡量检索系统返回结果中相关文档所占的比例。该指标强调结果的质量而非数量，是评估搜索算法、数据库查询或分类模型性能的关键参数之一。

一、定义与计算公式

查准率（Precision）指在一次检索中，系统返回的“相关文档”数量占返回“所有文档”总量的百分比。其数学定义为： $$ text{Precision} = frac{text{True Positives (TP)}}{text{True Positives (TP)} + text{False Positives (FP)}} $$ 其中：

TP（True Positives）：被正确识别为相关的文档数量；
FP（False Positives）：被错误识别为相关的文档数量（即无关结果）。

例如，若搜索引擎返回10条结果，其中7条相关、3条无关，则查准率为70%。

二、应用场景与重要性

查准率在以下领域具有关键作用：

信息检索系统：如搜索引擎、数据库查询，用于优化结果排序算法，减少无关信息干扰用户。
机器学习分类任务：在垃圾邮件过滤、图像识别中，高查准率意味着模型误判正例的概率低。
学术研究评价：在文献检索系统中，高查准率确保研究者快速获取有效参考文献，提升研究效率。

三、术语背景与汉英对照

“查准率”是中文标准化术语，源于计算机科学与情报学领域。根据《计算机科学技术名词》（第三版），其英文对应词为Precision，区别于衡量覆盖率的“查全率”（Recall）。在词典释义中，常表述为：

查准率（Precision）：检索结果中符合需求的信息所占的比例。

参考文献

Manning, C. D., Introduction to Information Retrieval, Cambridge University Press, 2008.
Wikipedia contributors, "Precision and recall," Wikipedia, 2023. 维基百科：查准率与查全率
全国科学技术名词审定委员会，《计算机科学技术名词》（第三版），科学出版社，2018.

网络扩展解释

查准率（Precision）是机器学习与信息检索中常用的评估指标，用于衡量模型预测结果的准确性。具体来说，它表示在所有被模型判定为“正类”的样本中，有多少是真正的正类。

核心定义与公式

公式：
$$
text{查准率} = frac{TP}{TP + FP}
$$
其中，
- TP（True Positive）：正确预测的正类数量（例如，实际是垃圾邮件且被正确识别的样本）。
- FP（False Positive）：错误预测的正类数量（例如，实际是正常邮件但被误判为垃圾邮件的样本）。

通俗理解

查准率关注的是预测结果的可靠性。例如：

在垃圾邮件分类中，查准率高意味着“被标记为垃圾邮件的邮件中，确实大部分是垃圾邮件，正常邮件被误判的情况较少”。
若查准率低，则说明模型存在较多“误报”（将负类错误归为正类）。

与查全率（Recall）的区别

查准率：强调“预测为正类的准确性”（避免误判）。
查全率：强调“找出所有真实正类的能力”（避免漏判）。
两者通常需权衡，例如：医疗诊断中高查全率（尽量不漏诊）可能更重要，而垃圾邮件过滤中高查准率（避免误删正常邮件）更关键。

应用场景

分类任务：如文本分类、图像识别。
信息检索：搜索引擎返回的结果中，相关文档的比例。
异常检测：减少正常数据被误判为异常的情况。

局限性

单独依赖查准率可能不全面。例如，若模型将所有样本都预测为负类，查准率可能无法计算（分母为0）。因此，通常需结合查全率、F1分数（查准率与查全率的调和平均）等指标综合评估。