从Scikit_Learn混淆矩阵和Scikit_Learn Recall_Score导出的敏感度不匹配

Scikit-Learn是一个常用的机器学习库，提供了许多用于分类和评估模型的函数和工具。在使用Scikit-Learn进行模型评估时，有时会遇到混淆矩阵和Recall Score（召回率）不匹配的情况。

混淆矩阵是一种用于可视化分类模型性能的矩阵，它显示了模型在不同类别上的预测结果与真实标签之间的对应关系。混淆矩阵包括四个重要的指标：真正例（True Positive, TP）、真反例（True Negative, TN）、假正例（False Positive, FP）和假反例（False Negative, FN）。这些指标可以用于计算模型的准确率、精确率、召回率等性能指标。

召回率是一个衡量模型在识别正例（Positive）样本方面表现的指标，它表示模型正确识别出的正例样本数量占所有真实正例样本数量的比例。召回率计算公式为：Recall = TP / (TP + FN)。

当从Scikit-Learn的混淆矩阵和Recall Score导出的敏感度不匹配时，可能有以下几个原因：

1. 数据不平衡：如果数据集中正例样本数量较少，而负例样本数量较多，那么模型可能更倾向于预测负例，导致召回率较低。这种情况下，可以考虑使用其他评估指标，如准确率、精确率等。
2. 类别标签定义不一致：混淆矩阵和召回率的计算都依赖于类别标签的定义。如果类别标签定义不一致，比如正例和负例的定义与模型预测结果不一致，就会导致混淆矩阵和召回率不匹配。在使用Scikit-Learn进行模型评估时，需要确保类别标签的定义与模型预测结果一致。
3. 代码实现错误：在计算混淆矩阵和召回率时，可能存在代码实现错误导致结果不匹配。需要仔细检查代码逻辑，确保正确计算混淆矩阵和召回率。

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