python怎么计算recall

感谢您的提问。要计算recall，需要知道以下四个数字：

1. TP (True Positives)：正确分类为正例的样本数
2. FN (False Negatives)：错误分类为负例的样本数
3. TN (True Negatives)：正确分类为负例的样本数
4. FP (False Positives)：错误分类为正例的样本数

recall的计算公式为：recall = TP / (TP + FN)

其中，TP和FN是由计算分类器性能的人确定的，通过比较分类器的结果和事实标签来确定。然后将这两个数字输入公式中，就可以计算出recall。

在Python中，我们可以使用scikit-learn库中的函数来计算recall。以下是一个示例代码：

from sklearn.metrics import recall_score

# 真实标签
true_labels = [0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1]

# 分类器输出结果
predicted_labels = [0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1]

# 计算recall
recall = recall_score(true_labels, predicted_labels)

print("Recall: ", recall)

希望这可以帮助您解决您的问题！

相关问题

python计算recall和precision

Recall和Precision是Python计算机视觉中的两个重要指标。Recall是指模型能够识别出实际正样本中的比例，而Precision是指识别出的标签中有多少是正确的。在分类问题中，这两个指标对于评估模型的性能非常重要。

python 计算precision和recall

在机器学习中，通常使用以下公式来计算 Precision 和 Recall：

$$ Precision = \frac{TP}{TP + FP} $$

$$ Recall = \frac{TP}{TP + FN} $$

其中，TP 表示真正例（True Positive），即被正确分类为正例的样本数量；FP 表示假正例（False Positive），即被错误分类为正例的样本数量；FN 表示假负例（False Negative），即被错误分类为负例的样本数量。

例如，对于一个二分类任务，我们可以将样本分为正例和负例两类。假设我们的算法对于一个测试集中的 100 个样本，正确分类了 80 个正例（TP = 80），但错误分类了 20 个负例为正例（FP = 20），同时还有 30 个正例被错误分类为负例（FN = 30），则可以计算出该算法的 Precision 和 Recall：

$$ Precision = \frac{80}{80 + 20} = 0.8 $$

$$ Recall = \frac{80}{80 + 30} = 0.727 $$

这样计算出来的 Precision 和 Recall 可以用于评估算法的性能和效果，以帮助我们进行模型选择和参数调优。