测试集计算召回率代码

计算测试集召回率的代码可以使用以下方法之一：

方法一：
假设测试集的标签为y_true，模型的预测结果为y_pred。我们可以使用sklearn库中的metrics模块来计算召回率。召回率的计算公式为：

召回率 = TP / (TP + FN)

其中，TP表示真正例（模型预测为正例且实际为正例的样本数），FN表示假反例（模型预测为负例但实际为正例的样本数）。

下面是一个使用sklearn库计算召回率的示例代码：

from sklearn import metrics

recall = metrics.recall_score(y_true, y_pred)

方法二：
如果你不想使用第三方库，你可以手动计算召回率。首先，你需要统计TP和FN的数量。然后，使用公式计算召回率。

下面是一个手动计算召回率的示例代码：

TP = 0
FN = 0

for true_label, pred_label in zip(y_true, y_pred):
    if true_label == 1 and pred_label == 1:
        TP += 1
    elif true_label == 1 and pred_label == 0:
        FN += 1

recall = TP / (TP + FN)

以上两种方法都可以用来计算测试集的召回率。选择哪种方法取决于你的需求和偏好。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [召回率和精度(示例代码)](https://blog.csdn.net/weixin_32589453/article/details/116443051)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [正确率、精确率、召回率介绍+Tensorflow代码实现](https://blog.csdn.net/dl962454/article/details/107600157)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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