深度学习中召回率如何评价模型

在深度学习中，召回率是一种常用的评价模型的指标，它是指在所有真实正例中，模型正确预测为正例的比例。召回率的计算公式为：

召回率 = 正确预测为正例的样本数 / 所有真实正例的样本数

召回率的值越大，表示模型能够更好地识别出真实的正例，即尽可能少地将真实的正例预测为负例。在某些任务中，如疾病诊断、垃圾邮件过滤等，召回率可能是更为重要的指标，因为这些任务中，漏诊（将正例预测为负例）可能会导致非常严重的后果。

在评估模型时，我们通常会同时考虑召回率和其他指标，如精确率、F1值等。这些指标的选择取决于具体任务的特点和需求。