准确率（accuracy）是指模型正确预测的样本数与总样本数之比。它衡量了模型对所有样本的分类准确程度。准确率计算公式如下： 准确率 = (真阳性 + 真阴性) / (真阳性 + 假阳性 + 真阴性 + 假阴性)
精确度（precision）是指模型在预测为正例的样本中，真正例的比例。它衡量了模型在预测为正例的情况下，有多少是真正例。精确度计算公式如下： 精确度 = 真阳性 / (真阳性 + 假阳性)
这里有一个例子来说明两者的区别。假设有一个二分类模型用于检测恶性肿瘤。该模型在100个样本中预测了60个样本为恶性肿瘤，其中有50个样本实际上是恶性肿瘤（真阳性），而10个样本实际上是良性肿瘤（假阳性）。另外，模型还预测了40个样本为良性肿瘤，其中有35个样本实际上是良性肿瘤（真阴性），而5个样本实际上是恶性肿瘤（假阴性）。
根据上述数据，我们可以计算准确率和精确度。准确率为（50 + 35）/ 100 = 85%，表示模型正确预测的样本数占总样本数的比例。精确度为50 / (50 + 10) = 83.3%，表示在模型预测为恶性肿瘤的情况下，有多少是真正的恶性肿瘤。
综上所述，准确率衡量了整体分类的准确性，而精确度衡量了在预测为正例的情况下的准确性。在不平衡数据集或特定应用场景中，这两个指标都起着重要的作用，以便全面评估模型的性能。
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