R语言中的recall指标

R语言中的recall指标

在机器学习和数据分析中，指标是评估模型性能和结果的重要工具之一。recall（召回率）是一种常用的指标，用于衡量分类模型在识别正例（Positive）样本方面的性能。本文将介绍如何使用R语言计算recall指标，并提供相应的源代码示例。

首先，我们需要明确recall指标的定义。recall是指在所有真实正例样本中，模型正确识别出的正例样本的比例。它计算的是模型的敏感性，即模型对正例样本的识别能力。

假设我们有一个二分类模型，其输出结果为预测的类别标签（正例为1，负例为0），而真实的类别标签已知。为了计算recall指标，我们需要以下四个关键的统计量：真正例（True Positives, TP）、假负例（False Negatives, FN）、真负例（True Negatives, TN）和假正例（False Positives, FP）。

• 真正例（TP）是指模型正确预测为正例的样本数量。
• 假负例（FN）是指模型未能正确预测为正例的样本数量。
• 真负例（TN）是指模型正确预测为负例的样本数量。
• 假正例（FP）是指模型错误地预测为正例的样本数量。

根据上述统计量的定义，我们可以使用以下公式计算recall指标：

recall = TP / (TP + FN)

接下来，我们将使用R语言编写一个函数来计算recall指标。假设我们有两个向量：一个包含模型预测结果的类别标签（0或1），另一个包含真实的类别标签。以下是计算recall指标的R函数示例：

calculate