【深度学习每日小知识】Recall 召回率

Recall 召回率

召回率是机器学习 (ML) 中分类器或预测器敏感性的指标。它的计算方式是真实阳性案例总数与分类器做出的真实阳性预测数量的比例。换句话说，它是分类器正确检测到的真实正面示例的百分比。

召回率是机器学习中的一个关键参数，因为它评估分类器识别成功案例的能力。它经常与另一个称为精度的指标一起使用，精度定义为真阳性预测与分类器所有阳性预测的比例。

准确率和召回率可以相互抵消，召回率的增加可能会导致准确率下降，反之亦然。阈值参数确定了预测准确所需的最小概率，可用于管理这种权衡。

召回率是机器学习中分类器或预测器敏感性的一般指标，计算为真实阳性预测与所有现实世界阳性案例的比率。它是一个重要的参数，经常与精度结合起来评估分类器的有效性。

什么是机器学习中的召回率？

召回率是机器学习中的一个关键参数，因为它评估分类器识别成功案例的能力。它经常与另一个称为精度的指标一起使用，该指标定义为真正的正预测与分类器的所有正预测的比例。

精确率和召回率可以与召回率的增加进行权衡，这可能会导致精确率下降，反之亦然。阈值参数用于确定预测被视为准确所需的最小概率，可用于管理这种权衡。

召回率是机器学习中分类器或预测器敏感度的一般指标，计算为真阳性预测与所有真实阳性案例的比率。这是一个重要的参数，经常与精度结合使用，以评估分类器的有效性。

AI插图

为了更好地理解召回率，我们可以通过一个简单的示例来进行可视化。假设我们有一个数据集，其中包括真实的标签和模型的预测标签。我们可以用一个混淆矩阵来表示这些数据，并从中计算召回率。

接下来，我将提供一个示例图片，展示了如何通过混淆矩阵来计算召回率。

现在，我将为您创建一个关于召回率的混淆矩阵的示例图片。这张图片将包含一个简单的混淆矩阵，展示了真阳性、假阴性、假阳性和真阴性的关系，以及如何从中计算召回率。

以上是一个用于解释召回率的混淆矩阵的示例图片。这张图片展示了如何通过真阳性（TP）和假阴性（FN）来计算召回率，公式为：

$$召回率=\frac{真阳性(TP)}{真阳性(TP)+假阴性(FN)}$$

希望这张图片能帮助您更好地理解召回率这一概念，并使您的技术博客更加完善和易于理解。如果您有其他问题或需要进一步的帮助，请随时告诉我。