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召回率越高越好还是越低越好？
2020-05-20
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召回率（Recall），一般指查全率，指从数据库内检出的相关的信息量与总量的比率，是数据挖掘中预测、互联网中的搜索引擎等经常涉及的两个概念和指标之一。

在实际应用中，多数人更喜欢称召回率为召回率，因为更能体现其实质意义。召回率绝对值很难计算，只能根据数据库内容、数量来估算。

“召回”在中文的意思是把xx调回来，指检索系统能“回忆”起那些事的多少细节，通俗来讲就是“回忆的能力”，“能回忆起来的细节数” 除以 “系统知道这件事的所有细节”，就是“记忆率”。如果我们希望被检索到的内容越多越好，这是追求“召回率”，即A/(A+C)，越大越好。

查准率与召回率之间的关系

利用查准率和召回率指标，可以对每一次检索进行检索效率的评价，为检索的改进调整提供依据。利用这两个量化指标，也可以对信息检索系统的性能水平进行评价。



为了综合查准率与查全率，我们引入了F1指标，这种方法是计算F1值（F1 Score），F1是精度和召回率的调和均值。即：

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这3个指标的取值都在0-1之间，越接近1越好，要评价信息检索系统的性能水平，就必须在一个检索系统中进行多次检索。每进行一次检索，都计算其查准率和召回率，并以此作为坐标值，在平面坐标图上标示出来。通过大量的检索，就可以得到检索系统的性能曲线。


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