В чём разница между precision реколом и рекол луком

Precision (точность) — доля релевантных объектов среди найденных: TP / (TP + FP).
Recall (полнота) — доля найденных релевантных объектов среди всех релевантных: TP / (TP + FN).

Пример:

from sklearn.metrics import precision_score, recall_score

y_true = [1, 1, 0, 1, 0]
y_pred = [1, 0, 1, 1, 0]

precision = precision_score(y_true, y_pred) # 2/3 (TP=2, FP=1)
recall = recall_score(y_true, y_pred) # 2/3 (TP=2, FN=1)

**Нюансы:**  
- Precision важен, когда FP дороги (например, спам-фильтр).  
- Recall критичен, когда пропуск объекта стоит дорого (например, диагностика болезней).  
- F1-score объединяет их в одну метрику: `2 * (precision * recall) / (precision + recall)`.