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Recall

La quota di casi realmente positivi che il modello riconosce correttamente come positivi.

Noto anche comeRichiamo
Machine learning

Quanti casi pertinenti vengono riconosciuti?

La recall misura quale quota dei casi realmente positivi secondo il riferimento venga riconosciuta correttamente come positiva. La formula è TP / (TP + FN): TP indica i positivi riconosciuti correttamente e FN i positivi mancati. La classe positiva deve essere definita. Se la valutazione non contiene casi realmente positivi, il denominatore è zero e il rapporto non è definito. Questa situazione deve restare visibile nel rapporto di valutazione.

Nell’esempio di calcolo fittizio con 50 richieste di assistenza, 20 appartengono all’assistenza tecnica secondo la regola di assegnazione concordata. Il modello ne riconosce correttamente 18 e ne perde 2. La recall è 18 / 20 = 90 %. Per la pianificazione del lavoro questo mostra la lacuna nei casi che dovrebbero raggiungere il gruppo tecnico. Non indica quante altre richieste vi arrivino per errore; la precision esamina quel lato. L’utilità di un’impostazione viene valutata considerando entrambi i tipi di errore e le loro conseguenze nel flusso concreto.

Fonti