【recall的解釋】在數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)以及信息檢索等領(lǐng)域中，“recall”是一個非常重要的評估指標(biāo)，用于衡量模型或系統(tǒng)在識別相關(guān)項目方面的表現(xiàn)。它與“precision”（精確率）一起，構(gòu)成了評估分類模型性能的核心指標(biāo)。
一、Recall 的定義
Recall（召回率） 是指在所有實際為正類的樣本中，被模型正確識別為正類的比例。換句話說，它是模型能夠找出所有真正相關(guān)項目的比例。
公式如下：
$$
\text{Recall} = \frac{\text{TP}}{\text{TP} + \text{FN}}
$$
其中：
- TP（True Positive）：真正例，即實際為正類，且被模型預(yù)測為正類。
- FN（False Negative）：假反例，即實際為正類，但被模型預(yù)測為負(fù)類。
二、Recall 的意義
Recall 越高，說明模型漏掉的正類樣本越少，也就是模型在識別真實正類時的能力越強(qiáng)。因此，在一些對“漏檢”敏感的應(yīng)用場景中（如疾病檢測、安全監(jiān)控等），Recall 是一個關(guān)鍵指標(biāo)。
然而，Recall 和 Precision 之間存在一種權(quán)衡關(guān)系。提高 Recall 可能會降低 Precision，反之亦然。
三、Recall 與 Precision 的對比
| 指標(biāo) | 定義 | 公式 | 關(guān)注點 |
| Recall | 所有實際為正類的樣本中被正確識別的比例 | TP / (TP + FN) | 盡可能不漏掉真正的正類 |
| Precision | 預(yù)測為正類的樣本中實際為正類的比例 | TP / (TP + FP) | 盡可能減少誤報 |
四、應(yīng)用場景舉例
| 應(yīng)用場景 | 為什么關(guān)注 Recall |
| 疾病診斷 | 漏診可能導(dǎo)致嚴(yán)重后果 |
| 安全監(jiān)控 | 不能放過任何潛在威脅 |
| 搜索引擎 | 用戶希望看到所有相關(guān)結(jié)果 |
| 金融欺詐檢測 | 不能遺漏任何可疑交易 |
五、總結(jié)
Recall 是衡量模型識別能力的重要指標(biāo)之一，尤其在需要盡可能不漏掉正類樣本的場景中具有重要意義。雖然 Recall 與 Precision 之間存在權(quán)衡，但在不同應(yīng)用中可以根據(jù)實際需求調(diào)整模型的側(cè)重點。
| 術(shù)語 | 含義 |
| Recall | 正類樣本中被正確識別的比例 |
| Precision | 預(yù)測為正類的樣本中實際為正類的比例 |
| TP | 真正例 |
| FP | 假正例 |
| FN | 假反例 |
通過合理設(shè)置模型參數(shù)和選擇合適的評估指標(biāo)，可以更好地滿足實際應(yīng)用的需求。