怎么通过混淆矩阵热力图计算召回率

混淆矩阵是评估分类器性能的一种方法，它是一个二维矩阵，其中行代表真实标签，列代表预测标签。热力图是一种可视化混淆矩阵的方式，其中不同的颜色表示不同的数量或比例。

计算召回率需要使用混淆矩阵中的四个值：真正例（True Positive, TP）、假反例（False Negative, FN）、假正例（False Positive, FP）和真反例（True Negative, TN）。其中，真正例表示实际为正例且被正确预测为正例的样本数，假反例表示实际为正例但被错误预测为负例的样本数，假正例表示实际为负例但被错误预测为正例的样本数，真反例表示实际为负例且被正确预测为负例的样本数。

召回率（Recall）表示真正例的数量占所有实际为正例的样本数量的比例，可以用以下公式计算：

Recall = TP / (TP + FN)

其中，TP 和 FN 可以从混淆矩阵中读取。通过计算混淆矩阵中的各项指标，可以计算出分类器的召回率和其他性能指标。