内容纲要
在算法工程中，"召回"是一个重要的概念，特别是在信息检索和机器学习领域。
召回率（Recall）是一种衡量模型预测能力的指标，特别是模型识别出相关实例的能力。
具体来说，召回率是指模型正确识别出的正例（真正例）占所有实际正例（真正例+假反例）的比例。换句话说，它是模型找到的相关实例占所有相关实例的比例。
例如，如果我们有一个用于检测垃圾邮件的模型，那么召回率就是模型正确标记为垃圾邮件的邮件数量占所有实际垃圾邮件数量的比例。
召回率和精确率（Precision）通常一起使用，以获得模型性能的全面视图。
精确率是模型预测为正例的实例中实际为正例的比例，而召回率则关注模型能找到多少实际的正例。
例子
如果有 1000 邮件需要检测，算法检测出有 800 垃圾邮件，实际这 800 里真正的垃圾邮件是 600，同时算法还遗漏了 50 垃圾邮件。那么召回率和精确率是多少？怎么计算的？
在这个例子中，我们可以先定义以下几个概念：
- 真正例（True Positive，TP）：算法正确地预测为垃圾邮件的邮件数量，即600封。
- 假正例（False Positive，FP）：算法错误地预测为垃圾邮件的邮件数量，即800（算法预测为垃圾邮件的数量）- 600（真正的垃圾邮件数量）= 200封。
- 假反例（False Negative，FN）：算法错误地预测为非垃圾邮件的邮件数量，即遗漏的垃圾邮件数量，即50封。
根据这些定义，我们可以计算召回率和精确率：
- 召回率（Recall）= 真正例 / (真正例 + 假反例) = 600 / (600 + 50) = 0.923，或者说92.3%。
- 精确率（Precision）= 真正例 / (真正例 + 假正例) = 600 / (600 + 200) = 0.75，或者说75%。
所以，这个垃圾邮件检测算法的召回率是92.3%，精确率是75%。
算法工程师说的召回是什么意思？
