机器学习是一门涉及数据挖掘，计算机视觉，自然语言处理等领域的技术，它涉及到大量的数据和算法，以及对数据的分析和处理。机器学习中精确度和召回率成反比，这是由于机器学习的模型是基于概率的，这意味着模型会给出一个概率值，用来衡量一个样本属于某一类的可能性。
精确度和召回率的定义
精确度（Precision）是指模型预测为正的样本中真正正样本的比例，可以用公式来表示：
Precision = TP / (TP + FP)
其中，TP表示真正正例，FP表示假正例。
召回率（Recall）是指模型预测为正的样本中，真正正样本占所有正样本的比例，也可以用公式来表示：
Recall = TP / (TP + FN)
其中，FN表示假负例。
精确度和召回率成反比的原因
由于机器学习的模型是基于概率的，模型会给出一个概率值，用来衡量一个样本属于某一类的可能性。模型设定一个阈值，当概率值大于阈值时，模型判断该样本属于正类，否则属于负类。
当阈值设置的较低时，模型会将较多的样本判断为正类，此时召回率会提高，但是精确度会降低，因为模型会将许多负类样本也判断为正类；反之，当阈值设置的较高时，模型会将较少的样本判断为正类，此时精确度会提高，但是召回率会降低，因为模型会将许多正类样本也判断为负类。
实例说明
假设有一个机器学习模型，用来识别图片中是否有狗。假设该模型的阈值设定为0.6，这意味着只有当图片中有狗的概率大于0.6时，模型才会认为图片中有狗。
在这种情况下，如果模型将一张没有狗的图片预测为有狗，则该模型的召回率会降低，但是精确度会提高。如果模型将一张有狗的图片预测为没有狗，则该模型的召回率会提高，但是精确度会降低。精确度和召回率成反比。