两者都有精确、精准等之类的意思，区别是：

accuracy更重于强调的是：与实际情况完全相符, 侧重于：信息、测量、数据或仪器等方面的准确。如：

I don't know the accuracy of the instrument's instructions 我不知道这仪器指示的准确性

Precision强调的是清晰而不模糊等意思，可引申为表达态度一丝不苟等意思。如：

precisionmachine 精密机床

Precision和accuracy是两个常用于评估测量或数据质量的术语，它们之间存在一些重要的差异。

Precision关注的是测量或数据的一致性，即多次测量或数据收集的一致程度。它衡量的是测量或数据的可重复性，即测量或数据是否稳定可靠，不受随机误差或偶然误差的影响。如果一个测量或数据集具有高精确度，那么它的值应该是相对一致的，并且在多次重复测量或收集数据时应该保持一致。

相比之下，Accuracy关注的是测量或数据与真实值或标准值之间的接近程度。它衡量的是测量或数据的正确性，即测量或数据是否真实、准确地反映了事物的实际情况。一个测量或数据集的准确度越高，它与真实值或标准值之间的差距就越小。

总的来说，Precision和accuracy都是评估测量或数据质量的重要指标，但它们关注的方面不同。Precision关注的是一致性和稳定性，而Accuracy关注的是正确性和接近程度。在实际应用中，为了获得高质量的测量或数据，我们通常需要同时考虑Precision和Accuracy。

Precision 和 accuracy 是机器学习和数据挖掘中常用的度量指标，用于评估模型的性能。它们有一些相似之处，但也有一些重要的区别。

精确率（Precision）是指在模型预测为正类（即预测为是的样本）中，实际为正类的样本所占的比例。它可以用如下公式表示：

Precision = True Positive / (True Positive + False Positive)

其中，True Positive（真正例）表示模型预测为正类且实际为正类的样本数，False Positive（假正例）表示模型预测为正类但实际为负类的样本数。

准确率（Accuracy）是指模型预测正确的样本数在所有样本中所占的比例。它可以用如下公式表示：

Accuracy = (True Positive + True Negative) / (True Positive + True Negative + False Positive + False Negative)

其中，True Positive（真正例）表示模型预测为正类且实际为正类的样本数，False Positive（假正例）表示模型预测为正类但实际为负类的样本数，True Negative（真负例）表示模型预测为负类且实际为负类的样本数，False Negative（假负例）表示模型预测为负类但实际为正类的样本数。

总的来说，Precision 关注的是预测为正类的样本中有多少是正确的，而 Accuracy 关注的是所有预测中正确的比例。因此，Precision 适用于需要关注预测精确度的应用，而 Accuracy 适用于需要关注整体准确性的应用。

精度（Precision）和准确度（Accuracy）是两个经常在科学和工程领域中使用的术语，但它们之间存在着细微的区别。精度（Precision）是指测量或计算结果的一致性程度，即重复测量或计算时得到的结果是否接近。精度越高，测量或计算结果的重复性就越好。

准确度（Accuracy）是指测量或计算结果与真实值的接近程度，即测量或计算结果与实际情况是否相符。

准确度越高，测量或计算结果与真实值的偏差就越小。 精度与准确度是两个不同的概念，它们之间并不总是一致的。测量或计算结果可以很精确，但并不准确；也可以很准确，但并不精确。