计算召回率 Python 实现指南

1. 引言

召回率是在机器学习和信息检索领域中常用的评估指标之一，用于衡量模型在正样本中正确预测的能力。在本文中，我们将学习如何使用 Python 来实现计算召回率的功能，并通过一个简单的示例来说明具体的实现过程。

2. 实现流程

首先，我们需要明确计算召回率的步骤。下表列出了计算召回率的具体流程：

步骤 描述
1. 获取真实标签和预测标签
2. 计算真正例（True Positives）数量
3. 计算真实正例（True Positives + False Negatives）数量
4. 计算召回率（True Positives / (True Positives + False Negatives)）

接下来，我们将逐步介绍每个步骤的实现过程。

3. 实现步骤

步骤 1：获取真实标签和预测标签

首先，我们需要获取真实标签和预测标签。假设我们有一个包含真实标签和预测标签的数据集，可以使用 Pandas 库来读取和处理数据。以下是使用 Pandas 读取数据的示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 获取真实标签和预测标签
true_labels = data['true_labels']
predicted_labels = data['predicted_labels']

上述代码中，我们使用 read_csv 函数从文件中读取数据，并将真实标签和预测标签存储在变量 true_labels 和 predicted_labels 中。

步骤 2：计算真正例数量

接下来，我们需要计算真正例（True Positives）的数量。真正例是指真实标签和预测标签都为正例的样本数量。以下是计算真正例数量的示例代码：

# 计算真正例数量
true_positives = sum((true_labels == 1) & (predicted_labels == 1))

在上述代码中，我们使用逻辑与运算符 & 来判断真实标签和预测标签是否都为正例，并使用 sum 函数计算符合条件的样本数量。

步骤 3：计算真实正例数量

然后，我们需要计算真实正例（True Positives + False Negatives）的数量。真实正例是指真实标签为正例的样本数量。以下是计算真实正例数量的示例代码：

# 计算真实正例数量
true_positives_and_false_negatives = sum(true_labels == 1)

在上述代码中，我们使用逻辑判断语句 true_labels == 1 来判断真实标签是否为正例，并使用 sum 函数计算符合条件的样本数量。

步骤 4：计算召回率

最后，我们可以使用上述步骤计算出的真正例数量和真实正例数量来计算召回率。召回率可以通过将真正例数量除以真实正例数量得到。以下是计算召回率的示例代码：

# 计算召回率
recall = true_positives / true_positives_and_false_negatives

在上述代码中，我们将真正例数量除以真实正例数量得到召回率。

4. 示例

接下来，我们将通过一个示例来演示如何使用上述步骤计算召回率。假设我们有一个二分类模型的预测结果，其中真实标签和预测标签如下所示：

真实标签 预测标签
1 1
1
1
1 1

我们可以将上述数据存储在一个名为 data.csv 的 CSV 文件中。