召回率

在机器学习和信息检索领域中，“召回率”是一个至关重要的概念。它主要用于评估分类器或搜索引擎的性能，特别是在处理不平衡数据集时更为重要。召回率衡量的是被正确识别为正例的项目占所有实际正例的比例。换句话说，它是真正例（True Positive, TP）与实际正例总数（TP+False Negative, FN）之间的比率。公式表示为：召回率 = TP / (TP + FN)。

高召回率意味着系统能够检测出大部分的正例，但它可能会以牺牲精确率为代价，即可能引入更多假阳性（False Positive, FP）。因此，在实际应用中，需要根据具体需求平衡召回率和精确率。例如，在医学诊断中，提高召回率可以确保尽可能多的疾病患者被发现，即使这意味着健康个体也可能被误诊。而在垃圾邮件过滤中，则可能更倾向于提高精确率，避免将正常邮件错误地归类为垃圾邮件。

理解并优化召回率对于构建高效、准确的机器学习模型至关重要。通过调整模型参数或采用不同的算法策略，可以有效提升系统的整体性能。

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