Recall召回率是一个重要的机器学习指标，它衡量模型将正确结果提取出来的能力，又叫做灵敏度或查全率。它是衡量分类器效果的重要指标，可以评价一个模型找到准确结果的能力。

当模型判断的正确结果的比例越高时，recall召回率就越高，意味着模型可以找到更多正确结果，而错误比例也越低。因此，recall召回率也能用来实现精确性的提高，而不仅仅是准确率。

召回率的计算可以依据正例比例，例如在一个百分比样本中，有200个正例结果，模型正确召回了180个，因此，此模型的召回率= 180/200 = 0.9。

因此，recall召回率在机器学习中具有重要的意义，能够提高模型的精确性，实现正例的完美提取，它的指标比较简单也容易理解，可以直观反映分类器实际的效果，因此，召回率是机器学习实施中不可缺少的指标之一。

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