В каких ситуациях Precision и Recall играют ключевую роль при оценке качества модели?

Precision и Recall играют ключевую роль при оценке качества модели в разных ситуациях, так как эти метрики отвечают за разные аспекты точности предсказаний. 12

Precision (точность попадания) важна в случаях, когда критично минимизировать количество ложных срабатываний. 13 Например, в задачах, где «ложные тревоги» дорого обходятся, как в системе обнаружения мошеннических транзакций. 1 Также precision важен в ситуациях, когда нужно подтвердить правильность модели, например, при рекомендациях на YouTube. 5

Recall (полнота охвата) важен в ситуациях, когда важно не пропустить положительный случай. 13 К примеру, в случаях, когда необходимо угадать как можно больше положительных значений целевого параметра, при условии, что наличие ложных предсказаний не критично. 4 Так, в случаях выявления опасных заболеваний, таких как рак, recall более важен, чем precision. 5

Таким образом, важность Precision и Recall зависит от специфики задачи и связанных с ней затрат на ошибки. 2