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简述准确率,精确率和召回率的定义
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。
准确率在二分类与多分类都能应用。 对于二分类常用的指标为精确率（precision）与召回率（recall）。
召回率详细资料大全
1、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。
2、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。
3、召回率一般0至1合适。根据查询相关资料信显示，召回率越低，说明物品被对方认可程度越高，召回率在0至1之间属于合适范围。召回率(Recall)叫查全率，是针对原样本而言的，含义是在实际为正的样本中被预测为正样本的概率。
4、召回率(Recall)：识别对了的正例(TP)占实际总正例的比例。其中，实际总正例等于识别对了的正例加上识别错了的负例(真正例+伪负例)。 即： R=TP/(TP+ FN) 同样，在上述电动车的例子中，TP=40，TP+FN =60。
5、这两种测量不是独立的。它们之间有较强的关系、一个增加。另一个下降。对某个系统质量的测量紧紧关注其中的一项是不可取的。事实上、获得100。的召回率是容易的、对每个问题、只要把整个论文库作为答案即可。
6、所以我们可以用衡量传统信息检索系统的性能参数-召回率(R ecall)和精度(Pricision)衡量一个搜索引擎的性能。
推荐系统召回率0.7很高吗
1、召回率一般0至1合适。根据查询相关资料信显示，召回率越低，说明物品被对方认可程度越高，召回率在0至1之间属于合适范围。召回率(Recall)叫查全率，是针对原样本而言的，含义是在实际为正的样本中被预测为正样本的概率。
2、相反，当阈值很低时，分类器把很多拿不准的样本都预测为了正样本，此时召回率很高，但是精确率却往往偏低。
3、评价指标主要用于评价推荐系统各方面的性能 ，按照应用场景可以分为离线评估和线上测试。
4、可以代表信心（也就是模型预测样本为正的确信程度）。阈值 增加，则表示需要更大的信心才会预测为正，这时准确率必然增加；同时，阈值的增加导致所预测正样本的减少，找出正样本的可能性就会降低，从而导致召回率的下降。
5、F1更接近于两个数较小的那个，所以精确率和召回率接近时值最大。很多推荐系统会用的评测指标。FPR表示模型 虚报的响应程度 ，而TPR表示 模型预测响应的覆盖程度 。我们希望： 虚报的越少越好，覆盖的越多越好 。
6、产生推荐并通过准确率、召回率和覆盖率进行评估。结果如下所示，由于数据量较大，相似度矩阵为 维，计算速度较慢，耐心等待即可。
召回率是什么意思
召回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。
召回率是指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。
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。
