O que é precision and recall?

Entendendo Precision-and-Recall

Precision-and-recall são métricas essenciais para avaliar a performance de modelos de machine learning, especialmente em problemas de classificação. Enquanto a acurácia pode ser enganosa em conjuntos de dados desbalanceados, precision-and-recall fornecem uma visão mais detalhada do desempenho do modelo.

O que é Precision-and-Recall?

Precision (Precisão) mede a proporção de instâncias previstas como positivas que são realmente positivas. Recall (Revocação), por sua vez, mede a proporção de instâncias reais positivas que foram identificadas corretamente pelo modelo. Ambas as métricas são importantes para entender como um modelo está funcionando em cenários onde o equilíbrio entre falsos positivos e falsos negativos é crucial.

Quando Usar Precision-and-Recall?

Precision-and-recall são particularmente úteis em problemas onde os dados são desbalanceados ou onde os custos de falsos positivos e falsos negativos são significativamente diferentes. Por exemplo, em detecção de fraudes, é mais importante não deixar passar uma fraude real (alto recall) do que alertar sobre uma transação legítima como fraudulenta (alta precisão).

Como Calcular Precision-and-Recall?

Embora o cálculo exato não seja necessário para usuários finais, é importante entender que precision é calculada como verdadeiros positivos divididos pela soma de verdadeiros positivos e falsos positivos. Recall é calculado como verdadeiros positivos divididos pela soma de verdadeiros positivos e falsos negativos.

Equilibrando Precision e Recall

Em muitos casos, aumentar a precisão de um modelo pode reduzir seu recall e vice-versa. Ferramentas como a curva Precision-Recall fornecem uma maneira visual de entender a trade-off entre essas duas métricas.

Por que Precision-and-Recall são Importantes?

Compreender e otimizar precision-and-recall pode levar a decisões de negócios mais informadas, especialmente em aplicações críticas onde a precisão das previsões pode ter um impacto significativo.