召回率越高越好还是越低越好 多分类问题的准确率，召回率怎么计算？
多分类问题的准确率，召回率怎么计算？
如果标签=[0，0，1，2，2]，则召回率和准确率只能分别为0，1，2计算。
对于0类
如果0被视为正类，那么1类和2类被视为负类，那么可以计算0类的召回率和准确率
对于1类和2类，同样的道理sklearn.metrics公司模块中的查全率uScore and precision uScore函数不支持计算多个类别
查全率（Recall rate）是检索到的相关文档数与文档库中所有相关文档数的比率，用来衡量检索系统的召回率。精度是检索到的相关文档数与检索到的文档总数的比值，它衡量检索系统的精度。
查全率和查准率广泛应用于信息检索和统计分类中，以评估结果的质量。
什么是召回率与精度？
准确率和召回率是信息检索和统计分类中用来评价结果质量的两个指标。精度是检索到的文档数与检索到的文档总数的比率，它衡量检索系统的精度；召回率是检索到的文档数与文档库中所有相关文档数的比率，它衡量检索系统的召回率。
什么是准确率和召回率？
在信息检索、统计分类、识别、预测和翻译等领域，准确率和召回率是评价结果质量的两个最基本的指标。
Precision，也称为“Precision”、“accurity”和“Precision”，是指检索到的相关文档在所有检索到的文档中所占的比例。召回，又称“召回”，是指检索到的相关文档在所有相关文档中所占的比例。两者的计算公式为：准确率=检索到的相关文档数/检索到的所有文档的总数召回率=检索到的相关文档数/系统中所有相关文档的总数。如下图所示：例如，一个数据库中有500个文档，其中50个文档符合定义。系统检索了75份文件，其中只有45份符合规定的问题。准确率=45/75=60%召回率=45/50=90%如果检索到所有文档，这些指标的变化是什么：准确率=50/500=10%召回率=50/50=100%可以看出准确率和召回率是相互影响的。理想情况下，两者都必须高，但一般来说，如果准确率高，召回率就低；如果召回率高，召回率就低；如果两者都低，肯定是出了问题。例如，在检索系统中，如果要提高召回率，即要检索到更多的相关文档，就需要放松“检索策略”，在检索过程中会出现一些不相关的结果，影响准确率。如果要提高准确率，即如果要删除检索结果中不相关的文档，需要严格的“搜索策略”，这会使一些相关文档无法检索，从而影响召回率。针对不同的目的，如果是做搜索，则在保证召回率的同时，优先提高召回率，提高准确率；如果是做疾病监测和反垃圾邮件，则在保证准确率的同时，优先提高准确率，提高召回率。那么，在两者要求都很高的情况下，如何综合衡量准确率和召回率呢？一般采用F值。F-测度是准确度（P）和召回率（R）的加权调和平均值。公式为：当参数α=1时，它是最常见的F1，即F1综合P和R的结果，可以用来综合评价实验结果的质量。
物体检测中的召回率recall怎么得到？
召回率是指产品存在问题，需要召回进行检查和维修。它是召回数量的比例。
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