在Python中，特别是在机器学习和数据科学领域，`recall`（召回率）是一个评估分类模型性能的指标，它衡量的是模型正确识别出所有正类样本的能力。具体来说，召回率是指在所有真实的正类样本中，模型预测为正类的样本所占的比例。
Precision（准确率）：在所有被模型预测为正类的样本中，实际为正类的样本所占的比例。
F1-score：是准确率和召回率的调和平均数，用于综合考虑这两个指标。
Accuracy（准确率）：模型预测正确的样本数占总样本数的比例。
FP Rate（假阳性率）：模型将负类样本预测为正类的比例。
TP Rate（真阳性率）：模型将正类样本预测为正类的比例。
在ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线上，召回率对应于Y轴上的真阳性率（True Positive Rate），而假阳性率对应于X轴上的值。
在Python中，你可以使用诸如`scikit-learn`等机器学习库来计算召回率。例如，使用`scikit-learn.metrics.recall_score`函数可以计算给定模型的召回率。
from sklearn.metrics import recall_scorey_true = [1, 0, 1, 0, 1] 真实标签y_pred = [1, 0, 1, 0, 0] 模型预测print（recall_score（y_true, y_pred）） 输出召回率
希望这能帮助你理解Python中`recall`的含义和用法
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
如需转载请保留出处：https://sigusoft.com/bj/5867.html