召回率在机器学习中的作用 召回率（Recall）是机器学习中评估分类模型性能的一个重要指标，尤其是在那些漏掉正例（True Positive，TP）会带来严重后果的场景中，如医疗诊断、安全系统等。召回率衡量的是模型识别数据集中所有相关实例（即正样本）的能力，它关注的是模型对正样本的覆盖能力。高召回率意味着模型能够识别出大部分的正样本，而低召回率则表示模型遗漏了许多相关案例。 举例说明如何计算召回率 计算召回率的公式如下： [ \text{召回率} = \frac{\text{TP}}{\text{TP} + \text{FN}} ] 其中，TP（True Positive）表示模型正确识别为正例的样本数量，FN（False Negative）表示模型未能识别为正例的正样本数量。 例如，假设我们有一个二分类模型，用于识别恶性肿瘤。我们将100个患者的结果与医生的诊断结果进行比较，其中，模型正确识别了70个恶性肿瘤（TP），但未能识别30个恶性肿瘤（FN）。计算召回率的公式如下： [ \text{召回率} = \frac{\text{TP}}{\text{TP} + \text{FN}} = \frac{70}{70 + 30} = 0.7 ] 因此，该模型的召回率为70%。 召回率与精确率的关系 召回率和精确率是衡量模型性能的另一个重要指标。精确率（Precision）关注的是模型预测为正类的样本中，实际为正类的比例。精确率可以理解为“预测为正类的样本中有多少是真正的正样本”。召回率和精确率通常存在权衡关系，提高精确率通常会降低召回率，反之亦然。在实际应用中，需要根据具体场景来权衡这两个指标，以找到最适合任务的平衡点。 例如，在医疗诊断中，如果一个模型过于保守，即召回率较低，那么可能会漏掉一些真正的疾病案例，这可能导致严重的健康后果。因此，在这种情况下，可能需要牺牲一些精确率，以换取更高的召回率。 综上所述，召回率在机器学习中是一个重要的评估指标，它反映了模型从数据集中检索所有相关实例的能力
