这章来介绍一下如何评估你搜索以后的结果好坏呢？从而定义算法优化的方向。对于比较粗糙的评估方法如下。$$P=\frac{检索出相关文档数}{检索所有文档数} \\R=\frac{检出相关文档数}{数据库中相关文档数}$$看着形式是不是很熟悉，就是经常看到的准确率和召回率。下面形式化的表达出来。a表示被检索出的与查询相关的 文献数量;b表示被检索出的与查询无关的文献数量;c表示与查询相 关，但是没有被

模型的评估错误率错误率指的的是分类错误的样本数占总样本的比例精度精度指的是分类正确的样本数占总样本的比例。查准率和查全率错误率和精度虽然常用，但是对于某些问题来说并不能完全的评估一个模型好坏。下面来看一个混淆矩阵然后来说明我们我概念。查准率的定义为：$$P=\frac{TP}{TP+FP}$$查全率