Il compromesso di richiamo di precisione, noto anche come compromesso di richiamo di precisione, è un concetto importante nell'apprendimento automatico. Questo fenomeno si verifica poiché l'accuratezza e il richiamo del modello (il numero di elementi rilevanti recuperati rispetto alla quantità totale di elementi rilevanti) sono spesso inversamente correlati. In altre parole, all'aumentare dell'accuratezza, il richiamo in genere diminuisce e viceversa, il che significa che i miglioramenti in un aspetto del modello possono spesso venire a scapito di un altro.
Definisci il termine &quot;compromesso di richiamo di precisione&quot;.