В чем разница между метриками precision и recall в машинном обучении?

Разница между метриками precision и recall в машинном обучении заключается в том, что они отражают разные аспекты качества модели. www.evidentlyai.com

Precision (точность) показывает долю объектов, названных классификатором положительными и при этом действительно являющихся положительными. habr.com Он оценивает способность модели отличать целевой класс от других классов. habr.com

Recall (полнота) показывает, какую долю объектов положительного класса из всех объектов положительного класса нашёл алгоритм. habr.com Он демонстрирует способность модели обнаруживать целевой класс вообще. habr.com

Таким образом, precision оценивает качество предсказаний, а recall — способность модели находить все объекты целевого класса. www.evidentlyai.com

Выбор между этими метриками зависит от конкретных целей проекта. www.evidentlyai.com Precision подходит, когда важнее быть точным при назначении положительного класса, а не обнаружить его все. www.evidentlyai.com Recall, наоборот, показывает, может ли модель найти все объекты целевого класса. www.evidentlyai.com