Как компромисс между Precision и Recall может повлиять на качество машинного обучения?

Компромисс между Precision и Recall может повлиять на качество машинного обучения следующим образом: обычно улучшение одной метрики приводит к ухудшению другой. 4

Когда модель настраивают для повышения точности (Precision), она становится более избирательной в маркировке положительных результатов. 1 Это может уменьшить количество ложноположительных результатов, но есть риск пропустить некоторые истинные положительные случаи, что снижает полноту (Recall). 1

Напротив, увеличение полноты (Recall) означает, что модель захватывает больше истинных положительных случаев, часто приводя к большему количеству ложноположительных результатов и, таким образом, к снижению точности (Precision). 1

Выбор между Precision и Recall зависит от конкретной задачи и стоимости ошибок. 23 Например, Precision важнее, когда высока цена ложной тревоги, а Recall — когда цена пропуска положительного случая существенна. 4

Чтобы управлять компромиссом, специалисты по обработке данных используют такие методы, как регулировка порогов классификации или применение разных функций потерь во время обучения. 1