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使用StratifiedShuffleSplit时计算召回指标

是一种评估机器学习模型性能的方法。StratifiedShuffleSplit是一种交叉验证的方法，它将数据集分成训练集和测试集，并且保持了原始数据集中各个类别的比例。

召回指标是评估分类模型在识别正例（Positive）样本中的能力。在二分类问题中，正例样本是我们关注的目标，而负例样本是其他类别。召回指标衡量了模型正确识别出正例样本的能力。

计算召回指标的步骤如下：

将数据集划分为训练集和测试集，可以使用StratifiedShuffleSplit方法来保持类别比例。
在训练集上训练机器学习模型。
在测试集上进行预测，并将预测结果与真实标签进行比较。
根据预测结果和真实标签计算召回指标。

召回指标可以通过以下公式计算：召回率 = 正确预测的正例样本数 / 正例样本的总数

在实际应用中，召回指标可以帮助我们评估模型在识别正例样本方面的性能。例如，在垃圾邮件过滤器中，召回指标可以告诉我们模型正确识别出的垃圾邮件的比例，从而评估模型的效果。

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