在机器学习中，召回率是用来评估模型性能的一个重要指标，尤其是在分类任务中。它衡量模型识别数据集中所有相关实例的能力。在医疗诊断或安全系统等场景中，遗漏正面实例可能会造成严重后果，因此召回率就显得尤为重要。
召回率也称为灵敏度或真阳性率，定义为实际阳性总数中真阳性的比例。从本质上讲，它反映了模型从数据集中检索所有相关实例的能力。高召回率表明模型能够识别大多数阳性实例，而低召回率则表明遗漏了许多相关案例。
在医疗环境中，召回对于确保正确识别疾病患者至关重要。例如，在癌症检测中，错过一个真正的阳性结果（患癌症的病人）可能会导致严重的健康后果。为了最大限度地减少假阴性，具有高召回率的系统是首选。
在入侵检测系统等安全应用中，召回率至关重要，因为在这些系统中，必须识别所有未经授权的访问情况。召回率低的系统可能无法检测到某些安全漏洞，从而可能导致严重的漏洞。
召回率通常与精确度一起讨论，后者是模型评估中的另一个重要指标。召回率侧重于识别所有相关实例，而精确度则衡量模型做出的正面预测的准确性。如果一个模型错误地将许多负面实例标注为正面实例，那么它的召回率可能很高，而精度却很低。要深入了解精确度，请访问Ultralytics 精确度词汇表。
F1 分数通常用于平衡召回率和精确度，提供了一个同时考虑这两个方面的单一指标。F1 分数是精确度和召回率的调和平均值，能更全面地反映模型的性能。了解有关F1 分数的更多信息。
混淆矩阵通过显示真阳性、假阳性、真阴性和假阴性，有助于直观地显示召回情况。通过该矩阵，可以深入了解模型可能在哪些方面出错。探索混淆矩阵，了解其结构和应用。
接收者工作特征曲线（ROC）是一个模型的召回率与误报率的图形表示。它有助于为二元分类问题选择最佳阈值。了解有关 ROC曲线的更多信息，请访问ROC Curve in AI。
医疗保健领域的人工智能模型，如用于疾病检测的模型，在很大程度上依赖于高召回率，以尽量减少漏诊。例如，在放射学中，人工智能可以提高医学成像的精度和效率，这一点在《人工智能在放射学中的应用》一书中已有论述。
在农业领域，使用人工智能进行害虫检测需要高度的召回能力，以确保虫害不会被忽视，从而导致严重的作物损害。通过 "农业人工智能 "了解更多有关人工智能如何改变农业的信息。
召回率是评估机器学习模型的关键指标，尤其是在识别所有相关实例至关重要的情况下。全面了解召回率以及精确度和 F1 分数等其他指标，对于建立稳健的模型至关重要。如果您有兴趣了解更多有关人工智能模型及其性能的信息，Ultralytics 博客将为您提供有关真实世界人工智能应用的见解。
