Precision

Wat is precision?

Precision is een maatstaf die aangeeft hoeveel van de positieve voorspellingen van een AI-model ook echt kloppen. Markeert een spamfilter 100 mails als spam en zijn er daarvan 90 inderdaad spam, dan is de precision 90 procent. De formule: precision = terecht-positieven / (terecht-positieven + onterecht-positieven). Precision beantwoordt dus de vraag: als het model “ja” zegt, hoe vaak heeft het dan gelijk?

Hoe werkt het?

Precision kijkt alleen naar de gevallen die het model als positief aanmerkt en negeert wat het model mist. Daarom wordt precision vrijwel altijd samen met recall beoordeeld: recall meet juist hoeveel van alle werkelijk positieve gevallen het model weet te vinden. De twee staan op gespannen voet. Een spamfilter dat alleen overduidelijke spam markeert, heeft een hoge precision maar laat veel spam door (lage recall). Een filter dat bij elke twijfel markeert, vangt alles (hoge recall) maar gooit ook goede mails weg (lage precision). Het F-score-getal combineert beide in één cijfer.

Wat heb je eraan als bedrijf?

Als een leverancier zegt dat zijn model “95 procent nauwkeurig” is, vraag dan door: gaat dat over precision, recall of accuracy? Bij fraudedetectie wil je hoge precision, want elke onterechte blokkade kost een klant. Bij een medische screening wil je juist hoge recall, want een gemist geval is erger dan een vals alarm. Welke maatstaf telt, hangt af van wat een fout jou kost.

Gerelateerde begrippen

Precision hoort bij recall en accuracy, samengevat in de F-score. De onderliggende telling lees je af uit een confusion matrix.