Aby obliczyć czułość modelu, musimy wiedzieć, ile zdjęć było rzeczywiście kotami. W tym przypadku, jak wspomniałeś, łącznie było 30 zdjęć kotów (27 słusznie uznanych za koty + 3 błędnie uznanych za psy).
Czułość (recall) jest definiowana jako stosunek przykładów prawdziwie pozytywnych do wszystkich pozytywnych przykładów w rzeczywistości. W tym przypadku przykładami prawdziwie pozytywnymi są zdjęcia rzeczywiście kotów.
Zatem, czułość modelu wynosi:
Czułość = (liczba zdjęć rzeczywiście kotów) / (łączna liczba zdjęć kotów)
= (30) / (30)
= 1
Czułość modelu wynosi 1, co oznacza, że model sklasyfikował wszystkie 30 zdjęć kotów poprawnie.