Recall

Wat is recall?

Recall is een maatstaf die meet hoeveel van de werkelijk positieve gevallen een AI-model weet te vinden. Je berekent het door het aantal correct gevonden positieve gevallen te delen door het totale aantal echte positieve gevallen. Detecteert een model 80 van de 100 frauduleuze transacties, dan is de recall 80 procent. De 20 gemiste gevallen heten fout-negatieven.

Hoe werkt het?

Recall beantwoordt de vraag: hoeveel mis ik? Dat maakt het de belangrijkste maatstaf in situaties waarin een gemist geval ernstige gevolgen heeft, zoals bij medische screening, fraudedetectie of het opsporen van veiligheidsincidenten. Recall staat altijd op gespannen voet met precision, dat juist meet hoeveel van de gevonden gevallen terecht zijn. Een model dat alles als positief bestempelt haalt een perfecte recall, maar levert een berg vals alarm op. Daarom kijk je altijd naar beide maatstaven samen, vaak gecombineerd in de F-score.

Wat heb je eraan als bedrijf?

Zodra je een AI-tool gebruikt of inkoopt die iets moet opsporen, wil je de recall kennen. Een spamfilter, een tool die contracten op risicoclausules scant of een systeem dat defecte producten herkent: de recall vertelt je welk deel er doorheen glipt. Vraag een leverancier dus niet alleen naar de nauwkeurigheid, maar specifiek naar recall en precision. Een systeem met 95 procent accuracy kan alsnog de helft van de echte problemen missen.

Gerelateerde begrippen

Recall hoort bij een familie van evaluatiemaatstaven, samen met precision, accuracy en de F-score, die precision en recall combineert in één getal. Deze maatstaven worden gebruikt om modellen uit supervised learning te beoordelen.