Что важнее precision или recall для определения порога для отправления объявления на ручную модерацию

Для модерации важнее минимизировать ложноположительные случаи (FP), так как пропуск спама (FN) менее критичен, чем блокировка легитимных объявлений. Поэтому precision важнее recall.

Пример выбора порога с помощью precision_recall_curve:

from sklearn.metrics import precision_recall_curve

precision, recall, thresholds = precision_recall_curve(y_true, y_pred)
best_threshold = thresholds[np.argmax(precision >= 0.95)]  # Выбираем порог с precision ≥ 95%

Оптимальный порог зависит от бизнес-требований: если перестраховка дороже пропущенного спама, фокусируемся на precision.