recall召回率

2019年10月28日 — Recall(召回率) = TP/(TP+FN) Precision(準確率) = TP/(TP+FP) F1-score = 2 * Precision * Recall / (Precision + Recall). 召回率是在所有正樣本當中 ...

召回率（Recall）= tp/(tp+fn)，即事實為真的樣本中有幾個是預測正確的。 F1 = 2 / ( (1/ Precision) + (1/ Recall) )，即精確率與召回率的調和平均數。 其他比率公式 ...

2020年5月14日 — 在機器學習的分類領域中，常使用混淆矩陣(confusion matrix)的元素加以計算精確率(precision)及召回率(recall)，用於判斷該模型的表現。

2020年11月16日 — 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（Precision Rate，也叫查准率 ...

2023年7月4日 — 以Recall 則被譯為召回率。我的理解是它是原本是Positive 的資料，它能夠召回多少，也就是說在原本Positive 的資料中被預測 ...

2019年5月8日 — 這篇會努力都用中文打，介紹統計中重要的準確率、精確率和召回率，再從心理學到機器學習的應用，讓我們先從日常生活的角度出發，了解為什麼需要混淆矩陣吧 ...

2019年9月23日 — 召回率(Recall) ＝ TP / (TP + FN) = 40/70 = 57.14% 。它表示：样本中的正例有多少被预测正确了， 它是针对我们原来的样本而言的。Recall又称为查全率。

精確率（precision）同召回率（recall）係一對有拏褦但又相抵對嘅概念，用喺機械學習分類問題或者模式識別等領域畀任務設計或者模型評價。喺醫學等領域，精確率又喊做 ...

2021年12月5日 — 精确率—查准率——precision：你认为的该类样本，有多少猜对了（猜的准确率如何）. 召回率—查全率—recall：该类样本有多少被找出来（召回了多少）；

目前在辨識、偵測相關的演算法中經常會分別提到精確率（precision）和召回率（recall），F ... recall}precision-;+-;recall}}}.