召回率意思

召回率（Recall）是信息檢索、機器學習等領域中一個常用的評估指標，用於衡量模型或算法正確識別出所有正樣本的能力。召回率也被稱為「檢索率」或「覆蓋率」。

在分類問題中，召回率通常用於二分類問題，即區分正樣本（陽性、感興趣的樣本）和負樣本（陰性、非感興趣的樣本）。召回率的定義是：

召回率 = 正確識別的正樣本數 / 總的正樣本數

召回率的取值範圍在0到1之間，其中：

召回率通常與精確率（Precision）一起使用，精確率是模型正確識別的正樣本數與所有被模型預測為正樣本的數量的比率。通過召回率和精確率的組合，可以得到F1分數，這是召回率和精確率的調和平均值，用於全面評估模型的性能。

召回率在以下場景中尤為重要：

  1. 醫療診斷：召回率可以用來衡量檢測疾病的能力，高召回率意味著不會遺漏任何真正的病人。
  2. 推薦系統：召回率可以用來衡量推薦系統召回用戶感興趣的物品的能力。
  3. 安全檢測：召回率可以用來衡量檢測惡意攻擊或惡意軟體的能力。

在實際套用中，根據具體場景的需求，可能需要權衡召回率和精確率，以找到最適合的模型設定。