Precisión

¿Qué es la precisión?

Volvamos a la biblioteca. Esta vez el sistema devuelve 100 libros sobre «machine learning», pero 40 son novelas y recetarios que no tienen nada que ver. La precisión mide la exactitud: de todos los resultados devueltos, qué fracción es realmente relevante.

¿Cómo trabajan juntas precisión y recall?

Una tensión de fábrica
¿No quieres dejarte nada? Aflojas la búsqueda y entra ruido. ¿No quieres fallos? La aprietas y empiezas a soltar resultados buenos. Precisión y recall viven en un balancín: subes una y la otra baja.
Elige según el contexto
En búsqueda y recomendación, la gente solo lee los primeros resultados, así que gana la precisión. En cribado médico, un fallo es un desastre, así que gana el recall. Ninguna es mejor por naturaleza: depende de lo que te importe.

¿Cómo se calcula la precisión?

El numerador es cuántos resultados devueltos son de verdad relevantes; el denominador, todo lo que devolvió el sistema. Devuelves 100 y 60 son relevantes: precisión del 60%. Responde una pregunta simple: cuánto de lo que te di es realmente bueno.

Cómo subir la precisión

Coincidencia más estricta
Palabras clave exactas y filtrar candidatos poco relevantes reducen el relleno.
Puntuación y umbral
Puntúa los candidatos y quédate solo con los que pasan la línea para ganar exactitud.
Usa un re-ranker
Recupera de forma barata y reordena con un modelo más fuerte: el camino clásico para subir la precisión.

En resumen: la precisión pregunta «¿es bueno lo que encontré?» — decide cuánto de tu respuesta es de verdad útil.