.. _cn_api_fluid_metrics_Recall:

Recall
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.. py:class:: paddle.fluid.metrics.Recall(name=None)

:alias_main: paddle.metric.Recall
:alias: paddle.metric.Recall
:old_api: paddle.fluid.metrics.Recall






召回率Recall（也称为敏感度）是指得到的相关实例数占相关实例总数的比例。https://en.wikipedia.org/wiki/Precision_and_recall 该类管理二分类任务的召回率。

**代码示例**

.. code-block:: python

        import paddle.fluid as fluid
        import numpy as np

        metric = fluid.metrics.Recall()
        # 生成预测值和标签
        preds = [[0.1], [0.7], [0.8], [0.9], [0.2],
                 [0.2], [0.3], [0.5], [0.8], [0.6]]
        labels = [[0], [1], [1], [1], [1],
                  [0], [0], [0], [0], [0]]

        preds = np.array(preds)
        labels = np.array(labels)

        metric.update(preds=preds, labels=labels)
        recall = metric.eval()

        print("expected recall: %.2f and got %.2f" % ( 3.0 / 4.0, recall))



.. py:method:: update(preds, labels)

使用当前mini-batch的预测结果更新召回率的计算。

参数：
    - **preds** (numpy.array) - 当前mini-batch的预测结果，二分类sigmoid函数的输出，shape为[batch_size, 1]，数据类型为'float64'或'float32'。
    - **labels** (numpy.array) - 当前mini-batch的真实标签，输入的shape应与preds保持一致，shape为[batch_size, 1]，数据类型为'int32'或'int64'

返回：无



.. py:method:: eval()

计算出最终的召回率。

参数：无

返回：召回率的计算结果。标量输出，float类型
返回类型：float















