Почему в задачах машинного обучения существует обратная зависимость между precision и recall?

Обратная зависимость между precision (точностью предсказания) и recall (полнотой) в задачах машинного обучения возникает из-за влияния порога классификации. developers.google.com

Увеличение порога приводит к уменьшению количества ложных положительных результатов и увеличению числа ложных отрицательных, а уменьшение порога имеет обратный эффект. developers.google.com В результате улучшение одного из показателей (precision или recall) ухудшает другой. developers.google.com

Например, модель с высокой precision, но низким recall может пропустить множество положительных случаев, а модель с высоким recall, но низкой precision может генерировать много ложных срабатываний. zentyx.ru

Однако есть ситуации, когда оба показателя важны, и для оценки модели используют, например, F1-Score, который обеспечивает компромисс между precision и recall. zentyx.ru