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召回率（Recall）是信息檢索、分類、識別等領(lǐng)域常用的一個(gè)評價(jià)指標(biāo)，用于衡量系統(tǒng)或模型的查全能力，召回策略是指為了提高召回率而采取的一系列方法或技巧。
1. 召回率的定義
召回率是指在所有相關(guān)文檔中，被正確檢索出來的文檔所占的比例，公式為：
召回率 = 檢索到的相關(guān)文檔數(shù) / 所有相關(guān)文檔數(shù)
2. 召回策略
2.1 增加特征
增加更多的特征可以幫助模型更好地理解數(shù)據(jù)，從而提高召回率，在文本分類任務(wù)中，可以增加詞頻、TFIDF值等特征。
| 特征 | 描述 |
| 詞頻 | 單詞在文檔中出現(xiàn)的次數(shù) |
| TFIDF值 | 單詞在文檔中的權(quán)重 |
2.2 調(diào)整閾值
在某些情況下，通過調(diào)整閾值可以提高召回率，在二分類問題中，降低正類的判定閾值可以使更多的樣本被分為正類，從而提高召回率。
| 閾值 | 召回率 |
| 0.5 | 0.8 |
| 0.4 | 0.9 |
2.3 集成學(xué)習(xí)
集成學(xué)習(xí)是一種將多個(gè)模型的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行融合的方法，可以提高召回率，可以使用投票法、加權(quán)平均法等方法對多個(gè)模型的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行融合。
| 融合方法 | 召回率 |
| 投票法 | 0.85 |
| 加權(quán)平均法 | 0.88 |
2.4 數(shù)據(jù)增強(qiáng)
通過對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行變換、擴(kuò)充等操作，可以生成更多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，從而提高召回率，在圖像分類任務(wù)中，可以通過旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、縮放等操作對原始圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)。
| 數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法 | 召回率 |
| 旋轉(zhuǎn) | 0.82 |
| 翻轉(zhuǎn) | 0.84 |
| 縮放 | 0.86 |
2.5 使用更復(fù)雜的模型
使用更復(fù)雜的模型，如深度學(xué)習(xí)模型，可以提高召回率，在自然語言處理任務(wù)中，可以使用BERT、GPT等預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行微調(diào)。
| 模型 | 召回率 |
| BERT | 0.9 |
| GPT | 0.88 |
提高召回率的策略有很多，需要根據(jù)具體任務(wù)和數(shù)據(jù)選擇合適的策略，需要注意的是，提高召回率可能會(huì)導(dǎo)致其他指標(biāo)（如準(zhǔn)確率、精確率）的下降，因此需要在各個(gè)指標(biāo)之間進(jìn)行權(quán)衡。
標(biāo)題名稱：python召回率_召回策略
標(biāo)題URL：http://www.dlmjj.cn/article/cdgscpi.html
