
, o richiamo (in inglese "precision" e "recall") sono due comuni classificazioni statistiche, utilizzate in diversi ambiti del sapere, come per es. l'information retrieval. La precisione può essere vista come una misura di "esattezza" o fedeltà, mentre il recupero è una misura di "completezza".
Nell'Information Retrieval, la precisione è definita come il numero di documenti attinenti recuperati da una ricerca diviso il numero totale di documenti recuperati dalla stessa ricerca, e il recupero è definito come il numero di documenti attinenti recuperati da una ricerca diviso il numero totale di documenti attinenti esistenti (che dovrebbe essere stato recuperato).
In un processo di classificazione statistica, la precisione per una classe è il numero di veri positivi (il numero di oggetti etichettati correttamente come appartenenti alla classe) diviso il numero totale di elementi etichettati come appartenenti alla classe (la somma di veri positivi e falsi positivi, che sono oggetti etichettati erroneamente come appartenenti alla classe).
Recupero in questo contesto è definito come il numero di veri positivi diviso il numero totale di elementi che attualmente appartengono alla classe (per esempio la somma di veri positivi e falsi negativi, che sono oggetti che non sono stati etichettati come appartenenti alla classe ma dovrebbero esserlo).
Nell'Information Retrieval, un valore di precisione di 1.0 significa che ogni risultato recuperato da una ricerca è attinente mentre un valore di recupero pari a 1.0 significa che tutti i documenti attinenti sono stati recuperati dalla ricerca.
In un processo di classificazione, un valore di precisione di 1.0 per la classe C significa che ogni oggetto che è stato etichettato come appartenente alla classe C vi appartiene davvero (ma non dice niente sul numero di elementi della classe C che non sono stati etichettati correttamente) mentre un valore di recupero pari ad 1.0 significa che ogni oggetto della classe C è stato etichettato come appartenente ad essa (ma non dice niente sul numero di elementi etichettati non correttamente con C).
Nell'information retrieval, precisione e recupero sono definite in termini di insieme di documenti recuperati (lista di documenti restituiti da un motore di ricerca rispetto ad una query) e un insieme di documenti attinenti (lista di tutti i documenti che sono attinenti per l'argomento cercato).
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In un processo di classificazione, i termini vero positivo, vero negativo, falso positivo e falso negativo sono usati per confrontare la classificazione di un oggetto (l'etichetta di classe assegnata all'oggetto da un classificatore) con la corretta classificazione desiderata (la classe a cui in realtà appartiene l'oggetto).
Precisione e recupero sono definite come:

In statistica per popolazione (o collettivo statistico o aggregato) si intende l'insieme degli elementi che sono oggetto di studio, ovvero l'insieme delle unità (dette "unità statistiche") sulle quali viene effettuata la rilevazione delle modalità con le quali il fenomeno studiato si presenta. Tali unità presentano tutte almeno una caratteristica comune, che viene accuratamente definita al fine di delimitare il loro insieme; ad esempio con "italiani" si può intendere sia le persone di nazionalità italiana, anche se residenti all'estero, sia le persone residenti in Italia, indipendentemente da quale sia la loro nazionalità.
Una popolazione statistica va definita anche rispetto al tempo; ad esempio si possono considerare gli italiani che risultano residenti in Italia alle ore 12 di un dato giorno (popolazione definita secondo una caratteristica riferita ad un "istante" di tempo), oppure quelli nati dal 1º gennaio al 31 dicembre di un dato anno (popolazione definita secondo una caratteristica riferita ad un "periodo" di tempo).
Una popolazione statistica, peraltro, non è sempre un insieme biologico; costituisce una popolazione anche l'insieme delle lampadine prodotte da un'azienda in un dato periodo di tempo, l'insieme delle nazioni del continente europeo in un dato anno o l'insieme degli anni di un dato secolo.
I collettivi statistici, o popolazioni, possono essere distinti in:
oppure in:
o ancora tra:
