我们经常使用错误率（即分类错误的样本占总体样本的比例）来分析一个机器学习算法的性能，但是有时候不能满足任务的需求。

例如，我们想要利用机器学习算法来预测肿瘤是不是恶性的。在训练集中，只有0.5%的样本是恶性肿瘤。假设我编写一个非机器学习的算法，无论输入是什么，我都预测肿瘤是良性的，那么最终错误率也就只有0.5%。而如果我通过一个机器学习算法得到了1%的错误率，我是不是可以说这个机器学习的算法反而不如不学习？显然，这是有问题的。所以这时候，错误率就不能用来作为评判算法性能的依据了。此时就需要用到查准率和查全率了。

假设我们用y=1表示肿瘤是恶性，y=0表示肿瘤是良性。则：

如上图，TP表示预测为真的是恶性，而实际也是恶性的样例数；
FN表示预测是良性，而实际是恶性的样例数；
TP+FN表示实际是恶性的样例总数；
FP表示预测为恶性，而实际是良性的样例数；
TN表示预测为良性，而实际是良性的样例数；
TP+FP表示预测为恶性的样例数。

所以，查准率(Precision)P的定义为：