Genauigkeit verschleiert Fehler. Ein Betrugserkennungssystem, das fast immer keine Meldungen anzeigt, ist zwar fast immer richtig, aber dennoch nutzlos. Präzision und Trefferquote verdeutlichen diesen Zielkonflikt. Die Präzision fragt, wie viele der vorhergesagten positiven Fälle tatsächlich positiv sind. Die Trefferquote fragt, wie viele tatsächlich positive Fälle gefunden wurden.

Die beiden Faktoren wirken einander entgegen. Eine Erhöhung des Schwellenwerts führt zu weniger falsch positiven Ergebnissen, übersieht aber mehr richtige positive Ergebnisse, was die Präzision verbessert, aber die Trefferquote verschlechtert. Eine Senkung bewirkt das Gegenteil. Das richtige Gleichgewicht hängt davon ab, welcher Fehler schwerwiegender ist.

Die Wahl zwischen ihnen

• Hohe Präzision, wenn falsch positive Ergebnisse teuer sind
• Hohe Rückrufquote, wenn das Übersehen positiver Ergebnisse gefährlich ist
• F1-Wertung, wenn beides gleichermaßen wichtig ist
• Präzisions-Recall-Kurve zur Schwellenwertauswahl

Krebsvorsorgeuntersuchungen begünstigen die Erinnerungsleistung. Spamfilter begünstigen die Genauigkeit. Keine der beiden Kennzahlen allein liefert ein vollständiges Bild, weshalb beide in seriösen Bewertungsberichten gemeinsam aufgeführt werden.