Précision ou Rappel, telle est la question

Vous avez découvert plusieurs métriques de performance et vous vous demandez peut-être quand utiliser la précision et quand utiliser le rappel. Ces deux métriques sont calculées pour chaque classe, et il n’est pas toujours évident de savoir sur laquelle se concentrer.

La précision mesure à quel point le modèle prédit correctement une classe donnée, tandis que le rappel mesure à quel point une classe est correctement identifiée. Si la précision est élevée pour une classe, vous pouvez faire confiance au modèle lorsqu’il prédit cette classe. Lorsque le rappel est élevé pour une classe, vous pouvez être assuré que cette classe est bien comprise par le modèle.

Suivez les instructions pour comparer précision et rappel à l’aide d’un exemple. Les fonctions precision_score() et recall_score() sont déjà chargées.