【recall的解释】在数据分析、机器学习以及信息检索等领域中，“recall”是一个非常重要的评估指标，用于衡量模型或系统在识别相关项目方面的表现。它与“precision”（精确率）一起，构成了评估分类模型性能的核心指标。
一、Recall 的定义
Recall（召回率） 是指在所有实际为正类的样本中，被模型正确识别为正类的比例。换句话说，它是模型能够找出所有真正相关项目的比例。
公式如下：
$$
\text{Recall} = \frac{\text{TP}}{\text{TP} + \text{FN}}
$$
其中：
- TP（True Positive）：真正例，即实际为正类，且被模型预测为正类。
- FN（False Negative）：假反例，即实际为正类，但被模型预测为负类。
二、Recall 的意义
Recall 越高，说明模型漏掉的正类样本越少，也就是模型在识别真实正类时的能力越强。因此，在一些对“漏检”敏感的应用场景中（如疾病检测、安全监控等），Recall 是一个关键指标。
然而，Recall 和 Precision 之间存在一种权衡关系。提高 Recall 可能会降低 Precision，反之亦然。
三、Recall 与 Precision 的对比
| 指标 | 定义 | 公式 | 关注点 |
| Recall | 所有实际为正类的样本中被正确识别的比例 | TP / (TP + FN) | 尽可能不漏掉真正的正类 |
| Precision | 预测为正类的样本中实际为正类的比例 | TP / (TP + FP) | 尽可能减少误报 |
四、应用场景举例
| 应用场景 | 为什么关注 Recall |
| 疾病诊断 | 漏诊可能导致严重后果 |
| 安全监控 | 不能放过任何潜在威胁 |
| 搜索引擎 | 用户希望看到所有相关结果 |
| 金融欺诈检测 | 不能遗漏任何可疑交易 |
五、总结
Recall 是衡量模型识别能力的重要指标之一，尤其在需要尽可能不漏掉正类样本的场景中具有重要意义。虽然 Recall 与 Precision 之间存在权衡，但在不同应用中可以根据实际需求调整模型的侧重点。
| 术语 | 含义 |
| Recall | 正类样本中被正确识别的比例 |
| Precision | 预测为正类的样本中实际为正类的比例 |
| TP | 真正例 |
| FP | 假正例 |
| FN | 假反例 |
通过合理设置模型参数和选择合适的评估指标，可以更好地满足实际应用的需求。