Разница между метриками Precision, Recall и F-score заключается в следующем:

1. Precision (точность) показывает долю объектов, названных моделью положительными и при этом действительно являющихся положительными. 25
2. Recall (полнота) показывает, какую долю объектов положительного класса из всех объектов положительного класса нашёл алгоритм. 25
3. F-score (например, F1-score) — это показатель, который характеризует одновременно и Precision, и Recall. 2 Он показывает, насколько хорошо модель находит объекты положительного класса из всех объектов положительного класса и какая доля из тех, кого алгоритм назвал положительным классом, действительно являются положительным классом. 2

Таким образом, Recall демонстрирует способность алгоритма обнаруживать данный класс вообще, а Precision — способность отличать этот класс от других классов. 5