
[圖情] 查全率,檢索率
It provides an essential condition for the research on the relations between recall ratio and precision ratio.
為進一步研究查全率與查準率的關系提供了必要的條件。
Experiment results show that this method can improve precision ratio to a certain extent, but recall ratio greatly.
實驗表明,該方法會有效提升查全率并且會改進查準率。
Retrieval performance includes evaluation of recall ratio, precision ratio, speed of retrieval, cost and convemence etc.
檢索性能主要包括查全率、查準率、檢索速度、費用與方便性等指标。
The article discusses several guidelines evaluating search engine such as recall ratio, precision ratio and response time;
探讨了評價搜索引擎的幾個指标,如查全率、查準率、響應時間等;
Conclusion the information search system utilizing the presented model is believed to have higher accurate ratio and recall ratio.
結論利用此模型實現的信息檢索系統進行信息檢索時具有更高的準确率和查全率。
在信息檢索和機器學習領域,"recall ratio"(查全率)是評估系統性能的核心指标之一。它衡量的是系統從數據集中正确識别所有相關實例的能力,計算公式為:
$$ Recall = frac{True Positives}{True Positives + False Negatives} $$
該指标廣泛應用于以下場景:
查全率常與查準率(precision ratio)形成權衡關系。根據NIST評估框架,實際應用中需根據場景需求調整兩者平衡:安防監控側重查全率以防止遺漏威脅,而垃圾郵件過濾則更關注查準率避免誤判正常郵件。
“Recall ratio”是一個技術術語,主要用于信息檢索和機器學習領域,表示查全率或召回率,用于衡量系統檢索相關信息的全面性。以下是詳細解釋:
Recall ratio(查全率)指實際被正确檢索出的相關結果數量占系統中所有相關結果總量的百分比。它反映了一個系統能否盡可能全面地找到所有相關數據。
查全率的公式為: $$ R = frac{text{檢索出的相關信息量}}{text{系統中的相關信息總量}} times 100% $$ 例如,若數據庫中共有100篇相關文章,系統檢索出其中80篇,則查全率為80%。
如需更多技術細節,可查看信息檢索或機器學習教材,或參考來源:(CSDN博客)、(愛問教育)。
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