A precisão mascara a falha. Um detetor de fraudes que não sinaliza nada acerta quase sempre, mas é inútil. A precisão e o recall revelam essa compensação. A precisão pergunta quantos positivos previstos são de facto positivos. O recall pergunta quantos positivos reais foram encontrados.

Os dois opõem-se. Aumentar o limiar deteta menos falsos positivos, mas deixa de detetar mais verdadeiros positivos, melhorando a precisão e prejudicando a revocação. Diminuir o limiar tem o efeito inverso. O equilíbrio ideal depende de qual o erro mais prejudicial.

Escolher entre eles

• Elevada precisão, quando os falsos positivos são dispendiosos.
• Taxa de recall elevada, quando ignorar resultados positivos é perigoso.
• Pontuação na Fórmula 1, quando ambas as coisas importam igualmente.
• Curva de precisão-revocação para seleção de limiar

O rastreio de cancro prioriza a lembrança. A filtragem de spam prioriza a precisão. Nenhuma das duas métricas, isoladamente, conta toda a história, e é por isso que ambas aparecem juntas em relatórios de avaliação sérios.