召回意思

召回（Recall）是一個統計學和機器學習中的概念，通常用於評估分類模型的性能。在分類問題中，召回率（Recall）也被稱為真陽性率（True Positive Rate）或靈敏度（Sensitivity）。它衡量的是模型正確識別正類（感興趣的類別）的能力。

召回率的定義是：

召回率 = 正確識別的正類樣本數 / 總的正類樣本數

召回率越高，說明模型越能夠將所有的正類樣本都正確地識別出來。在某些套用場景中，比如疾病檢測或者安全預警，召回率是一個非常重要的指標，因為它直接關係到是否能夠識別出所有的潛在問題。

召回率通常與精確率（Precision）一起使用來全面評估模型的性能。精確率衡量的是模型預測的正類中真正正類的比例，而召回率則衡量的是模型是否能夠找到所有的正類樣本。在某些情況下，比如在疾病檢測中，可能更關注於確保不漏診任何病例，這時召回率就是一個關鍵指標。