以Recall 則被譯為 召回率 。我的理解是它是原本是Positive 的資料，它能夠召回多少，也就是說 在原本Positive 的資料中被預測出 ... ... <看更多>

False Positive, True Negative, Type I Error, Type II Error, Prevalence, Accuracy, Precision, Recall, F1 Measure, F Measure, Sensitivity, . ... <看更多>

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一个有趣的指标是正例预测的精度，也叫做分类器的准确率（precision）。 ... 所以准确率一般会伴随另一个指标一起使用，这个指标叫做召回率（recall），也叫做敏感 ... ... <看更多>

... models will make mistakes, but exactly the *kind* of mistake your specific use case can tolerate is where precision and recall come in. ... <看更多>