什么是召回率？

召回率是指在所有正样本中，被准确预测为正样本的比例。简单来说，召回率就是评估模子关于所有实在正例的查全率。

召回率的计算公式为：召回率=准确预测的正样本数/所有正样本数。此中，准确预测的正样本数指的是模子预测为正样本且现实上也是正样本的数量，所有正样本数则是指现实上为正样本的数量。

召回率是评估模子能否可以准确识别出所有实在正例的重要目标。在某些场景下，如医疗诊断、金融风控等范畴，召回率的重要性尤为凸起。因为在那些场景下，漏诊或漏掉一些重要的正例会带来十分严峻的后果，以至会影响人们的生命和财富平安。

进步召回率的办法有良多，以下是一些常见的办法：

1.增大正样本数量：通过搜集更多的正样本数据，能够进步模子关于正样本的识别率，从而进步召回率。

2.优化特征选择：选择愈加重要、与正样底细关性更强的特征，能够进步模子关于正样本的识别率，进而进步召回率。

3.调整模子参数：通过调整模子参数，如增加模子的复杂度、调整正则化参数等，能够进步模子的泛化才能，进而进步召回率。

召回率是评估模子查全率的重要目标，能够帮忙我们评估模子能否可以准确识别出所有实在正例。进步召回率的办法有良多，需要按照详细场景和需求停止选择和优化。