
, 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).
formula_1
formula_2
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:

L'information retrieval (IR) (in italiano "recupero delle informazioni") è l'insieme delle tecniche utilizzate per gestire la rappresentazione, la memorizzazione, l'organizzazione e l'accesso ad oggetti contenenti informazioni quali documenti, pagine web, cataloghi online e oggetti multimediali. Il termine è stato coniato da Calvin Mooers alla fine degli anni quaranta del Novecento ed oggi è usato quasi esclusivamente in ambito informatico.
L'information retrieval è un campo interdisciplinare che nasce dall'incrocio di discipline diverse coinvolgendo la psicologia cognitiva, l'architettura informativa, la filosofia (vedi la voce ontologia), il "design", il comportamento umano sull'informazione, la linguistica, la semiotica, la scienza dell'informazione e l'informatica. Molte università e biblioteche pubbliche utilizzano sistemi di information retrieval per fornire accesso a pubblicazioni, libri ed altri documenti.
Lo scopo dell'information retrieval è di soddisfare il cosiddetto "bisogno informativo dell'utente", ovvero garantire a quest'ultimo, in seguito ad una sua ricerca, i documenti e le informazioni che rispondono alla sua richiesta.
Due concetti sono di fondamentale importanza per analizzare un sistema di information retrieval: query ed oggetto.
Comunemente, si definisce "task" di un sistema di "information retrieval" una situazione tipica che un sistema di questo genere deve risolvere.
Nel momento in cui un utente intende usare un qualsiasi sistema di reperimento dell'informazione (per esempio, un motore di ricerca) per acquisire informazioni su un determinato argomento, questi deve tradurre tale necessità in una query; il sistema di information retrieval ha il compito di restituire, a partire da essa, tutti i documenti rilevanti alla richiesta effettuata.
Ci sono molti modi per misurare quanto l'informazione intesa si associa bene all'informazione recuperata.
La precisione (in inglese "precision") è la proporzione di documenti pertinenti fra quelli recuperati:
Nella classificazione binaria la precisione è analoga al valore positivo di previsione. 
La precisione può anche essere valutata rispetto a un certo valore soglia, indicato con "P@n", piuttosto che relativamente a tutti i documenti recuperati: in questo modo, si può valutare quanti fra i primi "n" documenti recuperati sono rilevanti per la query.
Il significato e l'uso del termine "precisione" nel campo dell'information retrieval differiscono quindi dalla definizione di accuratezza e precisione tipiche di altre discipline scientifiche e tecnologiche.
Il recupero o richiamo (in inglese "recall") è la proporzione fra il numero di documenti rilevanti recuperati e il numero di tutti i documenti rilevanti disponibili nella collezione considerata:
Nella classificazione binaria, questo valore è chiamato sensitività.
La misura F (in inglese "F-measure") è la media armonica pesata fra precisione e recupero. La versione tradizionale, detta anche "bilanciata", è data da:
Questa misura è anche detta formula_2, perché sia la precisione che il recupero nella formula precedente hanno appunto il peso 1.
In generale, la formula è:
Altre due formule comuni sono formula_4, che assegna alla precisione un peso doppio rispetto al recupero, e la formula_5, che al contrario pesa il recupero al doppio della precisione.
Per concludere con successo una ricerca di informazioni, è necessario rappresentare i documenti in qualche modo. C'è un certo numero di modelli aventi tale scopo. Essi possono essere classificati secondo due criteri, come mostrato nella figura a destra: in base ad un criterio matematico e in base alle proprietà del modello (tradotto da fonte originale logos-verlag.de).
Sistemi di Information Retrieval in campo scientifico
Software di Information Retrieval Open Source
Principali gruppi di ricerca sull'Information Retrieval
Approfondimenti
