{{위키데이터 속성 추적}}
[[파일:Precisionrecall.svg|thumb|350px|정밀도와 재현율]]
이진 분류 기법({{lang|en|binary classification}})을 사용하는 [[패턴 인식]]과 [[정보 검색]] 분야에서, '''정밀도'''는 검색된 결과들 중 관련 있는 것으로 분류된 결과물의 비율이고, '''재현율'''은 관련 있는 것으로 분류된 항목들 중 실제 검색된 항목들의 비율이다. 따라서 정밀도와 재현율 모두 관련도([[:en:relevance|Relevance]])의 측정 기준 및 지식을 토대로 하고 있다.

== 정의 ==
[[정보 검색]] 분야에서, 정밀도와 재현율은 검색된 문서(retrieved documents; [[웹 검색 엔진]]에 의해 생성된 문서들) 및 관련 있는 문서(relevant documents; 웹 문서들 중 찾고자 하는 주제와 실제로 관련 있는 것들)에 의해 정의된다.

=== 정밀도 ===
정보 검색 분야에서 정밀도(precision)는 검색된 문서들 중 관련 있는 문서들의 비율이다.
:<math> \text{precision}=\frac{|\{\text{relevant documents}\}\cap\{\text{retrieved documents}\}|}{|\{\text{retrieved documents}\}|} </math>

=== 재현율 ===
정보 검색 분야에서 재현율(recall)은 관련 있는 문서들 중 실제로 검색된 문서들의 비율이다.
:<math> \text{recall}=\frac{|\{\text{relevant documents}\}\cap\{\text{retrieved documents}\}|}{|\{\text{relevant documents}\}|} </math>

== 정의 ==
{| cellspacing="0" cellpadding="4" border="1" class="wikitable"
| colspan="2" rowspan="2" | 
! align="center" colspan="2" | 실제 정답
|-
! align="center" | Positive
! align="center" | Negative
|-
! rowspan="2" | 실험 결과
! align="center" | Positive
| style="color:green;background-color:#ccffcc;" align="center" | '''True Positive'''
| style="color:red;background-color:#ffcccc;" align="center" | '''False Positive'''</br>([[:en:Type I error|Type 1 Error]])
|-
! align="center" | Negative
| style="color:red;background-color:#ffcccc;" align="center" | '''False Negative'''</br>([[:en:Type II error|Type 2 Error]])
| style="color:green;background-color:#ccffcc;" align="center" | '''True Negative'''
|}

통계적 분류 분야에서 정밀도(precision)와 재현율(recall)은 다음과 같이 정의된다:<ref name="OlsonDelen">Olson, David L.; and Delen, Dursun (2008); ''Advanced Data Mining Techniques'', Springer, 1st edition (February 1, 2008), page 138, {{ISBN|3-540-76916-1}}</ref>

: <math>\text{Precision}=\frac{tp}{tp+fp} \, </math>

: <math>\text{Recall}=\frac{tp}{tp+fn} \, </math>

여기서 재현율은 [[:en:Sensitivity and specificity|sensitivity]]로도 불리며, 정밀도는 [[:en:Positive predictive value|positive predictive value]](PPV)로 불리기도 한다; 통계적 분류 분야에서 사용되는 다른 기준으로 True Negative Rate([[:en:Specificity_(tests)#Specificity|Specificity]])와 [[정확도]]([[:en:Accuracy_and_precision#In_binary_classification|Accuracy]]) 등이 있다.<ref name="OlsonDelen" />

: <math>\text{True negative rate}=\frac{tn}{tn+fp} \, </math>

: <math>\text{Accuracy}=\frac{tp+tn}{tp+tn+fp+fn} \, </math>

== 같이 보기 ==
* [[민감도와 특이도]]
* [[혼동 행렬]]
* [[기저율 오류]]
== 출처 ==
<references/>
* Baeza-Yates, Ricardo; Ribeiro-Neto, Berthier (1999). ''Modern Information Retrieval''. New York, NY: ACM Press, Addison-Wesley, Seiten 75 ff. {{ISBN|0-201-39829-X}}
* Hjørland, Birger (2010); ''The foundation of the concept of relevance'', Journal of the American Society for Information Science and Technology, 61(2), 217-237
* Makhoul, John; Kubala, Francis; Schwartz, Richard; and Weischedel, Ralph (1999); [http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.27.4637 ''Performance measures for information extraction''], in ''Proceedings of DARPA Broadcast News Workshop, Herndon, VA, February 1999''
* van Rijsbergen, Cornelis Joost "Keith" (1979); ''Information Retrieval'', London, GB; Boston, MA: Butterworth, 2nd Edition, {{ISBN|0-408-70929-4}}

[[분류:정보 검색]]
[[분류:생물정보학]]