一个召回模型，在候选集为2000000数据时截断200的召回率为20%，那么在候选集为500000数据时召回率应为多少？假定正样本的数量不变

在候选集为2000000数据时，截断200意味着该模型保留了得分最高的前200个样本，然后计算召回率。因此，该模型在2000000数据时所保留的是20%的正样本中得分最高的200个样本。

在候选集为500000数据时，如果直接将该模型应用于数据集，召回率可能会与2000000数据时的结果有很大差异，因为训练集和测试集的分布可能不同。因此，需要重新训练模型，使其适应新的数据集。

假设在新数据集上训练出的模型的截断值仍为200，那么可以使用以下公式计算新数据集上的召回率：

召回率 = 保留的正样本数 / 所有正样本数

因为保留的正样本数与候选集成正比，所以可以设在500000候选集时保留的正样本数为x，则有：

200 * 20% = x / 2000000 * 正样本数

化简可得：

x = 20

因此，在500000候选集时，该模型应该保留得分最高的前20个正样本，才能达到20%的召回率。

相关问题

一个召回模型，在2000000数据时截断200的召回率为20%，那么在500000数据时召回率应为多少？

在2000000数据时，截断200意味着将得分最高的200个样本保留下来，然后计算召回率。因此，该模型在2000000数据时所保留的是20%的正样本中得分最高的200个样本。

在500000数据时，如果直接将该模型应用于数据集，召回率可能会与2000000数据时的结果有很大差异，因为训练集和测试集的分布可能不同。因此，需要重新训练模型，使其适应新的数据集。

假设在新数据集上训练出的模型的截断值仍为200，那么可以使用以下公式计算新数据集上的召回率：

召回率 = 保留的正样本数 / 所有正样本数

因为保留的正样本数与数据量成正比，所以可以设在500000数据时保留的正样本数为x，则有：

200 * 20% = x / 500000 * 正样本数

化简可得：

x = 400

因此，在500000数据时，该模型应该保留400个得分最高的正样本，才能达到20%的召回率。

在我们讨论计算机视觉检测任务的召回率时，为什么常常提及一个阈值

在计算机视觉检测任务中，召回率（recall）是指模型正确检测出的目标数与实际目标数的比值。而在计算召回率时，常常需要设置一个阈值。这是因为，在目标检测任务中，模型通常会输出一些可能包含目标的检测框或区域，但这些检测结果并不一定都是正确的。因此，需要通过设置阈值来筛选出高质量的检测结果，从而计算模型的召回率。

具体地说，阈值可以用来控制模型输出的检测框或区域的置信度分数。通常情况下，置信度分数越高的检测框或区域越有可能包含目标，因此可以通过设置一个较高的阈值，只保留置信度分数较高的检测结果，从而提高召回率。但如果阈值设置得过高，可能会导致一些真实目标被漏检，因此需要根据具体情况选择合适的阈值来计算召回率。