{"text": "### Human: Definisi istilah \"precision recall trade off\".. ### Assistant: Perhitungan presisi-memilih adalah konsep di bidang pembelajaran mesin dan pengambilan informasi yang menggambarkan hubungan antara presisi dan pengembalian, dua ukuran kinerja penting untuk klasifikasi dan model pengambilan. Presisi mengukur proporsi kasus positif sejati di antara contoh yang diklasifikasikan sebagai positif oleh model, sementara pengembalian mengukur proporsi contoh positif sejati yang diidentifikasi dengan benar oleh model. Biasanya, peningkatan presisi mengarah pada penurunan pengembalian dan sebaliknya, dan perhitungan antara dua langkah ini tergantung pada kebutuhan spesifik aplikasi atau masalah yang ada. Model dengan presisi tinggi menghasilkan sangat sedikit positif palsu, tetapi mungkin kehilangan banyak positif sejati, sementara model dengan pilihan yang tinggi akan mengidentifikasi sebagian besar positif sejati, tetapi mungkin juga menghasilkan banyak positif palsu. Perhitungan optimum antara presisi dan pengembalian tergantung pada kepentingan relatif dari positif palsu dan negatif palsu dalam aplikasi tertentu."}