Precision and Recall
The two metrics that actually tell you whether a classifier works when one class is rare.
La precisione chiede: di tutto ciò che il modello ha segnalato, quanto era giusto? Il recall chiede: di tutto ciò che avrebbe dovuto segnalare, quanto ne ha colto? Le due si scambiano l’una con l’altra, e quale ottimizzare è una decisione di prodotto, non tecnica. L’accuratezza le nasconde entrambe.
In pratica: Un modello antifrode che coglie il 60% delle frodi (recall) con il 90% dei suoi allarmi autentici (precisione) può battere uno accurato al 99.9% che non ne coglie nessuna.