Recall
Exhaustividad
En una frase
Recall: de todos los casos que realmente eran positivos, qué proporción logró detectar el modelo.
¿Demasiado técnico? Ver explicación sencilla¿Quieres profundizar? Ver explicación técnica
Explícamelo fácil
Si hay 100 transacciones fraudulentas y el modelo detecta 80, su recall es 80%. Responde: «¿cuántos de los casos importantes se me escaparon?». Es crucial cuando un falso negativo es grave, como no detectar una enfermedad.
Nivel técnico
Profundizando
Recall = VP / (VP + FN). En recuperación de información, recall@k mide si los documentos relevantes aparecen entre los k primeros resultados, una métrica clave para evaluar el componente de búsqueda en Retrieval-Augmented Generation.
Ver explicación matemática
Qué significa cada símbolo
- VP
- Verdaderos positivos
- FN
- Falsos negativos: casos positivos que el modelo no detectó
¿Por qué importa?
Mide cuánto de lo importante se pierde.
¿Dónde se utiliza?
- Diagnóstico médico
- Detección de fraude
- Evaluación de retrieval
Antes de aprender esto
Si alguno te resulta nuevo, empieza por ahí.