Précision et Rappel

Lors d'une recherche par exemple, la précision c'est le ratio du nombre d'éléments pertinents retrouvés par le nombre total d'éléments trouvés.

$$ \text{Précision}=\frac{|\{\text{Eléments pertinents}\}\cap\{\text{Eléments retrouvés}\}|}{|\{\text{Eléments retrouvés}\}|} $$

Exemple : Soit l'ensemble des élements attendus : A,B,C,D,E (5 éléments), et les éléments retrouvés : B,C,D,F (4 éléments). L'ensemble des éléments attendus retrouvés est B,C,D (3 éléments communs). La précision vaut $$ P = \frac{3}{4} = 75\% $$

Le rappel c'est le ratio du nombre d'éléments pertinents retrouvés par le nombre total d'éléments pertinents.

$$ \text{Rappel}=\frac{|\{\text{Elements pertinents}\}\cap\{\text{Element retrouvés}\}|}{|\{\text{Elements pertinents}\}|} $$

Exemple : Soit l'ensemble des élements attendus : A,B,C,D,E (5 éléments), et les éléments retrouvés : B,C,D,F (4 éléments). L'ensemble des éléments attendus retrouvés est B,C,D (3 éléments). Le rappel vaut $$ R = \frac{3}{5} = 60\% $$

En statistiques, la F-mesure (score F1, fmesure ou F-measure) est la moyenne harmonique de la précision $ P $ et du rappel $ R $

$$ F = \frac{2 (P \times R)}{(P + R)} $$

Le schéma suivant inclus précision, rappel, vrai positif, faux positif, vrai négatif et faux négatif (source wikipedia)