Precision (точность) — это доля объектов, названных классификатором положительными и при этом действительно являющихся положительными. 2 Это доля объектов, действительно принадлежащих данному классу относительно всех объектов, которые система отнесла к этому классу. 1

Recall (полнота) — это доля истинно положительных классификаций. 1 Она показывает, какую долю объектов, реально относящихся к положительному классу, алгоритм предсказал верно. 1

Таким образом, recall демонстрирует способность алгоритма обнаруживать данный класс вообще, а precision — способность отличать этот класс от других классов. 2

Формулы расчёта: precision = TP / (TP + FP), recall = TP / (TP + FN). 5