牛客题解 | 实现二元分类中的召回率指标

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召回率（Recall）是衡量二元分类模型在正样本上的表现指标，其计算公式为：

\[Recall = \frac{TP}{TP + FN} \]

其中，\(TP\)是真正例，\(FN\)是假反例。

本题的一个小难点是对0的判断，不进行特判会导致除0错误。

标准代码如下

def recall(y_true, y_pred):
    tp = np.sum((y_true == 1) & (y_pred == 1))
    fn = np.sum((y_true == 1) & (y_pred == 0))

    return round(tp / (tp + fn), 3) if tp + fn != 0 else 0.0