召回率（与精度相结合）通常用于人们主要对寻找阳性结果感兴趣的领域。这种领域的一个例子是绩效营销或（正如 ch'ls 链接已经建议的）信息检索领域。

所以：

如果您主要对寻找底片感兴趣，那么“真阴性率”（正如 chl 已经建议的那样）是要走的路。但不要忘记查看“专注于负数的精度”指标（即，因为否则可以通过将预测设置为“负数”来优化“真负数率”对于所有数据点）。$\frac{TN}{TN + FN}$

如果您有兴趣优化负面和正面的召回率，您应该查看“准确性”（再次参见 chl 的链接）。但请注意类偏差（即，您的正数比负数多得多，反之亦然……在这种情况下，可以通过将预测设置为所有数据点的主要类来“优化”准确性）。