题目
召回率(Recall)是衡量二元分类模型在正样本上的表现指标,其计算公式为:
R
e
c
a
l
l
=
T
P
T
P
+
F
N
Recall = \frac{TP}{TP + FN}
Recall=TP+FNTP
其中,
T
P
TP
TP是真正例,
F
N
FN
FN是假反例。
本题的一个小难点是对0的判断,不进行特判会导致除0错误。
标准代码如下
def recall(y_true, y_pred):
tp = np.sum((y_true == 1) & (y_pred == 1))
fn = np.sum((y_true == 1) & (y_pred == 0))
return round(tp / (tp + fn), 3) if tp + fn != 0 else 0.0
621

被折叠的 条评论
为什么被折叠?



