Какой будет recall для алгоритма, который всегда прогнозирует 1

Recall (полнота) = TP / (TP + FN). Если алгоритм всегда предсказывает 1, то:

• TP (True Positives) = количество реальных положительных случаев (P)
• FN (False Negatives) = 0 (нет ложноотрицательных, так как все предсказания положительные)

Таким образом, recall = P / (P + 0) = 1 (или 100%).

Пример:

from sklearn.metrics import recall_score

y_true = [1, 0, 1, 1]  # 3 реальных положительных
y_pred = [1, 1, 1, 1]  # всегда предсказывает 1

print(recall_score(y_true, y_pred))  # 1.0