Machine learning 信息检索精度与召回率

请帮我解决！！我的问题是，当对一个有100个相关文档的信息检索系统发出查询“q”时，该系统总共检索了600个文档中的68个文档。在检索到的68份文件中，有40份文件是相关的

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系统的精确度和召回率是多少？给定的查询“q”。

如果我理解正确，您可以根据找到的信息进行以下计算：

• 68个检索到的文档，其中40个是相关的-因此因为精确性：检索到的文档是相关的/检索到的文档=40/68=58.8%

• 信息系统中总共有100个相关文档-因此召回：相关检索文档/相关文档=40/100=40%

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精度衡量“我们检索到的所有相关文档中，有多少是实际相关的？”

召回衡量“所有实际相关文件中，我们检索到多少相关文件？”

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因此，在您的情况下，

precision=40/68=58.8%

和

recall=40/100=40%

这个问题非常不清楚，请尝试更好地构建它，并提供有关您使用的系统和查询的更多信息。问题与上面相同！没有关于任何查询或任何事情的更多描述，只提到了查询“q”

Precision = No. of relevant documents retrieved / No. of total documents retrieved

Recall = No. of relevant documents retrieved / No. of total relevant documents