diff --git "a/Day81-90/82.k\346\234\200\350\277\221\351\202\273\347\256\227\346\263\225.md" "b/Day81-90/82.k\346\234\200\350\277\221\351\202\273\347\256\227\346\263\225.md"
index 4e865b669..beace8e94 100644
--- "a/Day81-90/82.k\346\234\200\350\277\221\351\202\273\347\256\227\346\263\225.md"
+++ "b/Day81-90/82.k\346\234\200\350\277\221\351\202\273\347\256\227\346\263\225.md"
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 上面的例子，模型预测的精确率为： $\frac{80}{80 + 30} = \frac{80}{110} = 0.73$ 。
 
 3. **召回率**（Recall）。召回率用于衡量在所有实际为正类的样本中，被模型正确预测为正类的比例，通常也被称为查全率或真正例率（True Positive Rate）。
+   
 $$
 \text{Recall} = \frac{\text{TP}}{\text{TP} + \text{FN}}
 $$