Machine learning 什么'；推荐系统的高精度和低召回率意味着什么？

我对精确性和记忆力了解不多。我设计了一个推荐系统。它给了我 精度值=0.409 和回忆值=0.067 我们知道准确度和召回率是成反比的，尽管我不确定这一点。那我的系统呢

如果我可以增加精度值并减少召回率，那就可以了 价值

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精度是您选择“正”时的正确率百分比，因为它取决于您选择“仅正”（仅取决于模型“正预测”）时的预测。另一方面，回想一下，在积极类中，你的正确率是多少（即在所有积极的情况下，模型做出的正确决策的百分比是多少）

那么我的上述系统呢？召回率太低了。这意味着，在实际答案为真的情况下，您的模型选择的正确百分比为0.067，这太低了。假设你有100个案例的答案为真，你的模型在6.7案例中决定答案为真，在93.3案例中决定答案为假。这意味着我还必须增加recallYes的值：）这是有用的答案吗？