Précision et rappel

vignette|350px|Précision et rappel (« recall »). La précision compte la proportion d'items pertinents parmi les items sélectionnés alors que le rappel compte la proportion d'items pertinents sélectionnés parmi tous les items pertinents sélectionnables. Dans les domaines de la reconnaissance de formes, de la recherche d'information et de la classification automatique, la précision (ou valeur prédictive positive) est la proportion des items pertinents parmi l'ensemble des items proposés ; le rappel (ou sensibilité) est la proportion des items pertinents proposés parmi l'ensemble des items pertinents. Ces deux notions correspondent ainsi à une conception et à une mesure de la pertinence. Lorsqu'un moteur de recherche, par exemple, retourne 30 pages web dont seulement 20 sont pertinentes (les vrais positifs) et 10 ne le sont pas (les faux positifs), mais qu'il omet 40 autres pages pertinentes (les faux négatifs), sa précision est de 20/(20+10) = 2/3 et son rappel vaut 20/(20+40) = 1/3. La précision peut ainsi être comprise comme une mesure de l'exactitude ou de la qualité, tandis que le rappel est une mesure de l'exhaustivité ou de la quantité. Le calcul de ces mesures peut s'établir à partir de la matrice de confusion du système considéré. La précision est le nombre de documents pertinents retrouvés rapporté au nombre de documents total proposé pour une requête donnée. Le principe est le suivant : quand un utilisateur interroge une base de données, il souhaite que les documents proposés en réponse à son interrogation correspondent à son attente. Tous les documents retournés superflus ou non pertinents constituent du bruit. La précision s’oppose à ce bruit documentaire. Si elle est élevée, cela signifie que peu de documents inutiles sont proposés par le système et que ce dernier peut être considéré comme « précis ». On calcule la précision avec la formule suivante : En statistique, la précision est appelée valeur prédictive positive. Le rappel est défini par le nombre de documents pertinents retrouvés au regard du nombre de documents pertinents que possède la base de données.