Разница между метриками precision и recall заключается в том, что они отражают разные аспекты качества модели машинного обучения. 24

Precision (точность) показывает долю реальных объектов класса среди всех тех, что классификатор отнес к этому классу. 4 Учитывает классификацию как положительных, так и отрицательных примеров. 2

Recall (полнота) определяет, какую долю из общих объектов класса составляют найденные объекты. 4 Учитывает корректность предсказания всех положительных выборок, но не заботится об ошибочной классификации представителей отрицательного класса как положительных. 2

Таким образом, precision измеряет надёжность модели при классификации положительных примеров, а recall определяет, сколько положительных выборок было корректно предсказано моделью. 2