召回率是什麼意思

召回率（Recall）又稱為真陽性率（True Positive Rate），是機器學習和數據挖掘中常用的一個評估指標，用來衡量檢測或識別正確陽性樣本的能力。在實際應用中，召回率通常用於評估一個模型或算法的性能，尤其是在檢測或識別特定的對象或事件時。

召回率的定義是：

召回率 = 真陽性 / (真陽性 + 假陰性)

其中： 真陽性（True Positive）是指實際上為陽性且被模型正確識別為陽性的樣本。 假陰性（False Negative）是指實際上為陽性但被模型錯誤識別為陰性的樣本。

召回率越高，表示模型識別正確陽性樣本的能力越強。在許多應用中，召回率是一個非常重要的指標，例如在醫療診斷中，召回率用來衡量檢測疾病的能力，一個召回率高的模型可以幫助醫生發現更多的患病案例。

需要注意的是，召回率並不是一個孤立的指標，它通常與其他評估指標（如精確率、F1值等）一起使用，以全面評估模型的性能。