查全率查准率是從信息檢索來的，那么我們就得先看看原來的是怎么定義的：
查全率——它是指檢出的相關文獻量與檢索系統中相關文獻總量的比率，是衡量信息檢索系統檢出相關文獻能力的尺度。
查准率——它是指檢出的相關文獻量與檢出文獻總量的比率，是衡量信息檢索系統檢出文獻准確度的尺度。
使用泛指性較強的檢索語言(如上位類、上位主題詞)能提高查全率，但查准率下降。
使用專指性較強的檢索語言(如下位類、下位主題詞)能提高查准率，但查全率下降。
下面用多分類問題舉個例子，首先我們計算多分類問題的混淆矩陣，然后計算各個指標，結果如下：
confus =
69 2 4 6 1 14 4
3 70 6 2 7 6 6
4 6 66 2 5 6 11
2 2 18 51 9 12 6
4 8 1 2 80 3 2
7 6 3 7 2 67 8
11 6 7 5 7 6 58
accuracy =0.6586
numcorrect =461
precision =0.6900 0.7000 0.6286 0.6800 0.7207 0.5877 0.6105
recall =0.6900 0.7000 0.6600 0.5100 0.8000 0.6700 0.5800
F =0.6900 0.7000 0.6439 0.5829 0.7583 0.6262 0.5949
這是一個7-分類問題，每一類樣本100。混淆矩陣看見了么？ confus矩陣中每一行和等於該類的樣本和=100；但是每一列就不是100了，每一列其實的意義，就是信息檢索的返回的所有結果。
假設我們用類別3的標簽進行搜索，那么會返回confus中第3列的所有數據，沒問題吧？因為分到第3類的確實是這些數據，一共有105個，因為有其他的類也分到這個類中了唄。
所以第三類的查准率=檢索出的相關文檔數目（66）/檢索返回的所有的文檔數目（105）=0.6288=precision(3)。結果是沒問題的吧。
查全率那就是檢索出的文檔數目（66）/數據庫中的第三類的所有文檔數目（檢索出的第三類+沒有檢索出的第三類=confus第三行的和=100）=0.66=recall(3)。也沒問題吧。