Recall (Data Science): 편집 역사

2024년 11월 4일 (월)

• 최신이전 11:592024년 11월 4일 (월) 11:59‎ 핵톤 토론 기여‎ 2,267 바이트 +26‎ 편집 요약 없음 편집 취소 태그: 시각 편집

• 최신이전 11:592024년 11월 4일 (월) 11:59‎ 핵톤 토론 기여‎ 2,241 바이트 +2,241‎ Created page with "'''Recall''' is a metric used in data science, particularly in classification problems, to measure the completeness of positive predictions. It represents the ratio of true positive predictions to the sum of true positives and false negatives, reflecting the model's ability to identify all relevant instances within the data. ==Definition== Recall is calculated as: :'''Recall = True Positives / (True Positives + False Negatives)''' This metric is crucial when the focus is..." 태그: 시각 편집