python-2.7 - 2 つの精度と 2 つのリコールがあるのはなぜですか?

Question

Python、Pandas、および NLTK を使用して Naive Bayes 分類器を実行しています。

一般に、適合率と再現率を計算する対象と方法は理解していますが、次のコマンドを使用するときに、適合率と再現率のペアが 1 組ある理由がわかりません。

from featx import precision_recall
nb_precisions, nb_recalls = precision_recall(nb_classifier, test_feats)

training_n = int(data_n * 0.25) ### changeable
featuresets = [(first_letter(name), ethnicity) for index, (name, ethnicity, last_name) in df.iterrows()] ### changeable
train_feats, test_feats = featuresets[training_n:], featuresets[:training_n] 

nb_classifier = NaiveBayesClassifier.train(train_feats)

# Performance
print "Accuracy: " + str(accuracy(nb_classifier, test_feats))

# Precision and recall
nb_precisions, nb_recalls = precision_recall(nb_classifier, test_feats)
print "Precision +: " + str(nb_precisions[ethnic_target1])
print "Precision -: " + str(nb_precisions[ethnic_non_target])
print "Recall +: " + str(nb_recalls[ethnic_target1])
print "Recall -: " + str(nb_recalls[ethnic_non_target])

Accuracy: 0.99632
Precision +: None
Precision -: 0.99632
Recall +: 0.0
Recall -: 1.0

分類は人名の頭文字（特徴）で中国人と非中国人。

                                     Gold standard
                              Chinese         non-Chinese
Predicted      Chinese            A                C
               non-Chinese        B                D

私の理解では、適合率 = A/(A+C) および再現率 = D/(B+D) です。