在机器学习和统计学中，recall（召回率）、F1分数、特异性（specificity）和精确度（precision）是评估分类模型性能的常用指标。下面是每个指标的定义和它们在二分类问题中的应用：
这些指标通常在混淆矩阵（confusion matrix）的基础上计算，混淆矩阵是一个表格，用来描述模型预测的结果和实际情况之间的关系。在实际应用中，根据问题的具体需求，可能会更关注这些指标中的某一个或某几个。例如，在医疗诊断中，人们可能更关注召回率，因为漏诊（False Negative）的后果可能比误诊（False Positive）更严重。而在一些需要高准确性的场景下，如垃圾邮件检测，精确度可能更为重要。