La exactitud oculta el fallo. Un detector de fraude que no detecta nada es correcto casi siempre, pero inútil. La precisión y la exhaustividad revelan la disyuntiva. La precisión pregunta cuántos positivos predichos son realmente positivos. La exhaustividad pregunta cuántos positivos reales se encontraron.

Ambos factores se contraponen. Aumentar el umbral reduce la cantidad de falsos positivos, pero omite más verdaderos positivos, lo que mejora la precisión y perjudica la exhaustividad. Reducirlo produce el efecto contrario. El equilibrio adecuado depende de qué error resulte más costoso.

Elegir entre ellos

• Alta precisión, cuando los falsos positivos son costosos.
• Alta capacidad de recuperación, cuando no se detectan positivos es peligroso.
• Puntuación de F1, cuando ambos importan por igual
• Curva de precisión-exhaustividad para la selección de umbrales.

Las pruebas de detección de cáncer priorizan la capacidad de recordar información. El filtrado de spam prioriza la precisión. Ninguna de las dos métricas por sí sola ofrece una visión completa, por lo que ambas aparecen juntas en los informes de evaluación serios.