召回率公式

召回率公式
召回率，即Recall，是一个常用的衡量数据挖掘模型在查询回归程度的指标。

召回率用来反映搜索结果有多少准确地覆盖被搜索数据集，搜索成功率的指标。

公式表示为：召回率= ΣTP / ΣTP+ΣFN，其中，TP表示真正预测对的个数，
FN表示真实类别被误判为其他类别的个数。

召回率是储存在离线数据库中的信息中检索有效信息的一种指标。

通常当数据集的范围很大的时候，采用预测的方法检索所需要的信息，我们就需要考核召回率，召回率越高，搜索效率肯定就越高。

一般来说，召回率越高说明我们搜索到了越多的正确结果，也就是模型能够准确反映出搜索结果。

另外，在SVM中，召回率可以通过调整C来改变召回率，而
C又决定了超平面在训练集分类中的实用性。

所以，召回率也可以说是一个直接衡量模型准确性的指标。

最后，召回率的准确性是检索系统的一个关键指标，它能够作为数据挖掘模型追求更高搜索效果的一个基准，其准确性可以直接反映离线数据库中有多少有效信息被搜索到。

因此，要提升召回率，深化挖掘结果是必要的。