召回数据

召回数据，是指在数据挖掘和机器学习领域中，针对已标注或已标记的数据集，通过算法模型从大量未标记的数据中识别出与已标记数据具有相似特征或属性的数据实例。简而言之，召回数据就是从大量数据中找到与已知的、具有特定标签的数据相似的数据点。在信息检索、文本分类、异常检测等领域中，召回数据有助于提高模型的预测准确性和实用性。召回率（Recall）是衡量召回数据效果的一个重要指标，它表示在所有实际正例中，模型正确识别出的比例。高召回率意味着模型能够较好地识别出正例数据，但也可能伴随着较高的误报率。因此，在实际应用中，需要根据具体情况权衡召回率和精确度。