recall什么意思
时间: 2024-06-22 16:00:32 浏览: 5
Recall,也称为召回率,在信息检索、机器学习和数据分析等领域,是一个衡量系统找到真正相关的项(也就是真正例)的比例。在评价分类模型的性能时,召回率关注的是模型正确识别出正类的能力,即在所有实际为正类的样本中,有多少被正确地识别出来。如果召回率高,说明模型能较好地找出所有的正例,但可能会有较高的误报率;如果召回率低,则表示模型漏检了很多正例。相关问题:
1. Recall如何计算?
2. 在什么情况下,高召回率更重要?
3. 如何平衡召回率和精确率之间的关系?
相关问题
metrics/recall啥意思
"metrics/recall" 是一个机器学习中的评估指标,用于衡量分类模型的性能。在二分类问题中,"recall" 表示模型正确预测为正例的样本数占所有实际正例样本数的比例。换句话说,它衡量了模型在识别所有真正的正例中的能力。recall 的计算公式如下:
Recall = TP / (TP + FN)
其中,TP 表示真正例(模型将其正确预测为正例)的数量,FN 表示假反例(模型将其错误预测为负例)的数量。
较高的 recall 值表示模型具有更好的真正例识别能力,而较低的 recall 值表示模型可能会错过一些真正例。recall 通常与其他指标(如准确率、精确率等)一起使用,以全面评估模型的性能。
YOLOv5的precision-recall curve是什么意思
YOLOv5是一种目标检测算法,precision-recall curve是用于评估算法的性能的一种图表。Precision指的是模型预测为正样本的样本中,真正为正样本的比例,Recall指的是所有正样本中,被模型正确预测为正样本的比例。Precision-recall curve将不同阈值下的Precision和Recall绘制出来,可以帮助我们评估算法在不同阈值下的表现,并且帮助我们选择最佳的阈值。一般来说,Precision-recall curve越靠近右上角,表示算法的性能越好。