Precyzja i czułość są dwiema ważnymi metrykami, które są używane do oceny jakości modelu Uczenia Maszynowego.
Precyzja (ang. precision) to liczba wyników prawdziwie pozytywnych podzielona przez liczbę wszystkich próbek przewidzianych jako pozytywne, w tym tych nieprawidłowo zidentyfikowanych. Inaczej mówiąc, precyzja to stosunek poprawnie sklasyfikowanych diagnoz pozytywnych do liczby wszystkich przypadków testowych sklasyfikowanych jako pozytywne.
Czułość (ang. recall) to liczba wyników prawdziwie pozytywnych podzielona przez liczbę wszystkich próbek, które powinny były zostać zidentyfikowane jako pozytne. Inaczej mówiąc, czułość to stosunek poprawnie sklasyfikowanych diagnoz pozytywnych do liczby wszystkich przypadków, które powinny były zostać zidentyfikowane jako pozytne.
Oznacza to, że precyzja mierzy, jak dobrze model jest w stanie uniknąć fałszywych alarmów, podczas gdy czułość mierzy, jak dobrze model jest w stanie wykryć wszystkie przypadki pozytywne.
Przykładem może być sytuacja, w której model jest używany do diagnozowania choroby. Precyzja w tym przypadku mierzy, jak dobrze model jest w stanie uniknąć diagnozowania zdrowych osób jako chorych, podczas gdy czułość mierzy, jak dobrze model jest w stanie wykryć wszystkie przypadki choroby.
W związku z tym, precyzja i czułość są dwiema różnymi metrykami, które mają różne cele. Precyzja jest ważniejsza, gdy klasa pozytywna jest rzadka, a czułość jest ważniejsza, gdy klasa pozytywna jest częsta.