---
title: Recall
seo:
  title: Recall — Data Scientist
  description: Тема «Recall» для собеседования Data Scientist. Напишите формулу для метрик Recall и F1.
---

[Все темы Data Scientist](/data-scientist)

## <strong>Напишите формулу для метрик Recall и F1</strong> [#q-14bee738d69b81f18a5ddadfc73beee5]

Формула для <code>Recall</code> <code>&#40;Полноты&#41;</code> выглядит так&#58;

$$
\text{Recall} = \frac{TP}{TP + FN}
$$

где&#58;

- <InlineMath tex={"TP"} /> — количество истинно положительных результатов (true
  positives),

- <InlineMath tex={"FN"} /> — количество ложно отрицательных результатов (false
  negatives).

Формула для <code>F1 Score</code><code> &#40;F1&#45;меры&#41;</code>, которая является гармоническим средним между точностью <code>&#40;Precision&#41;</code> и полнотой <code>&#40;Recall&#41;</code>, выглядит следующим образом&#58;

$$
F1 = 2 \times \frac{\text{Precision} \times \text{Recall}}{\text{Precision} + \text{Recall}}
$$

где&#58;

- <InlineMath tex={"\\text{Precision} = \\frac{TP}{TP + FP}"} />,

- $$
   \text{Recall} = \frac{TP}{TP + FN},
  $$

- <InlineMath tex={"FP"} /> — количество ложно положительных результатов (false
  positives).

:::note[Ссылки для изучения]

1. [Метрики в машинном обучении](https://shakhbanov.org/metriki-v-mashinnom-obuchenii/)
   :::