召回率（召回率准确率）

wangsihai 2025-05-19 22:48:52

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召回率(Recall) 是针对原样本而言的，其含义是在实际为正的样本中被预测为正样本的概率。

准确率和召回率是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值，用来评价结果的质量。

准确率(accuracy)，精确率(Precision)和召回率(Recall) 是信息检索，人工智能，和搜索引擎的设计中很重要的几个概念和指标。中文中这几个评价指标翻译各有不同，所以一般情况下推荐使用英文。先假定一个具体场景作为例子。

首先来做一个总结：精确率是针对我们预测结果而言的，它表示的是预测为正的样本中有多少是真正的正样本。召回率是针对我们原来的样本而言的，它表示的是样本中的正例有多少被预测正确了。

机器学习(ML)，自然语言处理(NLP)，信息检索(IR)等领域，评估(Evaluation)是一个必要的工作，而其评价指标往往有如下几点：准确率(Accuracy)，精确率(Precision)，召回率(Recall)和F1-Measure。

2、大概就是把所有的样本预测为正类了，而TEST集中正负样本为1：1，所以召回率为1。

3、在理想情况下，当置信度阈值为0时，所有的检测框都会被保留下来，因此召回率应该为1。但是，在实际情况下，由于目标检测算法的误差和噪声等因素的影响，可能会导致一些检测框被错误地过滤掉，从而导致召回率不为1。

4、换言之，当某个用户在搜索引擎中输入查询请求时，如果搜索引擎能够返回所有与该请求相关的结果，那么召回率就是100%，否则就会低于100%。

1、正确率(Precsion)和召回率(Recall)是广泛应用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值，用来评估结果的质量。

2、准确率：Accuracy[1] ，又称“正确率”。准确率为检索到的相关文档除以所有被检索到的文档得到的比率。准确率和召回率同为检索系统中的两大基本指标。

3、不妨看看这些指标的定义先：正确率 = 提取出的正确信息条数 / 提取出的信息条数召回率 = 提取出的正确信息条数 / 样本中的信息条数两者取值在0和1之间，数值越接近1，查准率或查全率就越高。

4、准确率（Precision），又称“精度”、“正确率”、“查准率”，表示在检索到的所有文档中，检索到的相关文档所占的比例。召回率（Recall），又称“查全率”，表示在所有相关文档中，检索到的相关文档所占的比率。

5、准确率=预测的准确量/召回量（找出量）。比如：在所有样本中，模型预找出50人说他们都是男性，而找出的这波人里实际只有40人为男性，准确率=40/50=80%，用来衡量找出部分的准确度。

6、精确率越高，表示模型在预测为正类的样本中出现的假阳性率越低，模型的预测结果更加准确。召回率（Recall）：召回率是指分类模型正确预测为正类的样本数量与实际为正类的样本数量之比。

1、百分之90。根据查询人人都是产品经理个人账号显示，大部分品类，准确率和召回率达到百分之90就算高。

2、召回率（Recall），一般指查全率，指从数据库内检出的相关的信息量与总量的比率，是数据挖掘中预测、互联网中的搜索引擎等经常涉及的两个概念和指标之一。

3、召回率(Recall Rate，也叫查全率)是检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率，衡量的是检索系统的查全率；精度是检索出的相关文档数与检索出的文档总数的比率，衡量的是检索系统的查准率。

4、说明试验方法比较有效，并且大于0.5所得到的数据精确率，比较可信。f1值就是精确值和召回率的调和均值，准确率和召回率是互相影响的，理想情况下肯定是做到两者都高，但是一般情况下准确率高、召回率就低，召回率低。