是算完每张图的recall 取平均
还是算全部图像总的tn tp fn fp 再用recall公式算
【以下回答由 GPT 生成】
计算多张图片的召回率可以采用以下步骤：
首先，对于每张图片，需要计算出真阴性（True Negative）、真阳性（True Positive）、假阴性（False Negative）和假阳性（False Positive）的数量。
对于每张图片，可以通过比较预测结果和真实标签来计算这些指标的数量。可以用一个函数来执行此操作。
def calculate_metrics(predicted_labels, true_labels):
true_positive = 0
true_negative = 0
false_positive = 0
false_negative = 0
for i in range(len(predicted_labels)):
if predicted_labels[i] == 1 and true_labels[i] == 1:
true_positive += 1
elif predicted_labels[i] == 0 and true_labels[i] == 0:
true_negative += 1
elif predicted_labels[i] == 1 and true_labels[i] == 0:
false_positive += 1
elif predicted_labels[i] == 0 and true_labels[i] == 1:
false_negative += 1
return true_positive, true_negative, false_positive, false_negative
此函数将返回每个指标的数量。
Recall = true_positive / (true_positive + false_negative)
方式一：针对每张图片计算召回率，并取平均值。
方式二：将所有图片的指标数量求和，然后再使用召回率公式计算总体召回率。
根据具体需求选择其中一种方法。
以下是一个示例代码，展示如何计算多张图片的召回率：
predicted_labels = [1, 0, 1, 1, 0]
true_labels = [1, 0, 0, 1, 1]
true_positive, true_negative, false_positive, false_negative = calculate_metrics(predicted_labels, true_labels)
recall = true_positive / (true_positive + false_negative)
print("Recall:", recall)
希望这个解决方案对您有所帮助。如果有任何问题，请随时提问。