召回算法什么意思



是用于评估分类模型性能的指标之一，它衡量了模型正确预测出正例样本的能力。在

中，可以通过以下步骤

：

1. 首先，需要导入相关的库，例如

.metrics库中的classification_report函数和confusion_matrix函数。

2. 然后，需要获取模型预测结果和真实标签。假设模型预测结果保存在变量y_pred中，真实标签保存在变量y_true中。

3. 接下来，使用confusion_matrix函数

混淆矩阵。混淆矩阵是一个2x2的矩阵，其中行表示真实标签，列表示预测结果。例如，混淆矩阵的第一行第一列表示真实标签为正例且被正确预测为正例的数量。

4. 根据混淆矩阵，可以

。

可以通过以下公式

：

= 真正例 / (真正例 + 假反例)。

下面是一个示例代码：

 python from sklearn .metrics import classification_report, confusion_matrix  # 模型预测结果 y_pred = [1, 0, 1, 1, 0, 1] # 真实标签 y_true = [1, 1, 0, 1, 0, 0]  # 计算 混淆矩阵 cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)  # 提取混淆矩阵中的相关值 true_positive = cm[1][1] false_negative = cm[1][0]  # 计算 召回率 recall = true_positive / (true_positive + false_negative)  print(" 召回率 :", recall ) 

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