В чем разница между показателями точности и полноты при оценке системы классификации?

Разница между показателями точности и полноты при оценке системы классификации заключается в том, что они отражают разные аспекты работы классификатора. 25

Точность (precision) показывает, сколько из предсказанных положительных примеров оказались действительно положительными. 2 Это доля истинно положительных примеров от общего количества предсказанных положительных примеров. 2 Точность используют, когда важно снизить количество ложно положительных примеров. 2

Полнота (recall) показывает, сколько от общего числа фактических положительных примеров было предсказано как положительный класс. 2 Это доля истинно положительных примеров от общего количества фактических положительных примеров. 2 Полнота применяется, когда необходимо определить все положительные примеры, то есть когда важно снизить количество ложно отрицательных примеров. 2

Таким образом, точность фокусируется на правильности предсказаний, а полнота — на способности классификатора обнаруживать определённый класс. 5

На практике часто встречается задача поиска оптимального баланса между точностью и полнотой, так как их максимальные значения одновременно недостижимы. 5 Для этого используют метрики, которые объединяют в себе информацию о точности и полноте, например F1-меру. 5