Präzision und Trefferquote
Definition
Precision und Recall bewerten Treffergenauigkeit und Vollständigkeit gemeinsam.
Ein Kennzahlenpaar: Precision misst den Anteil tatsächlich positiver Fälle unter den positiven Vorhersagen, Recall den Anteil gefundener positiver Fälle unter allen tatsächlich positiven Fällen.
Einfach erklärt
Die eine Zahl fragt, wie viele Treffer richtig sind; die andere, wie viele richtige Fälle gefunden wurden.
Warum das im Alltag wichtig ist
Der Begriff hilft, KI-Systeme fundiert auszuwählen, zu entwickeln, zu bewerten und ihre technischen Risiken realistisch einzuordnen.
Beispiel aus dem Mittelstand
Eine Dokumentensuche bewertet sowohl die Relevanz der Treffer als auch, wie viele relevante Dokumente gefunden wurden.
Grenzen und Fallstricke
- Eine Kennzahl isoliert optimieren oder Schwellenwert und Grundrate nicht berichten.
Entstehung & Geschichte
Precision und Recall stammen aus Information Retrieval und Klassifikation.
Anwendung im Mittelstand
- Mögliche Anwendung: Eine Dokumentensuche bewertet sowohl die Relevanz der Treffer als auch, wie viele relevante Dokumente gefunden wurden.
Häufige Fragen
Was bedeutet Präzision und Recall?
Ein Kennzahlenpaar: Precision misst den Anteil tatsächlich positiver Fälle unter den positiven Vorhersagen, Recall den Anteil gefundener positiver Fälle unter allen tatsächlich positiven Fällen. Welche Fehler sollte man vermeiden? Eine Kennzahl isoliert optimieren oder Schwellenwert und Grundrate nicht berichten.
Quellen
Quelle geprüft am 10.10.2026. Redaktionelle Anwendungsbeispiele sind hypothetisch; kein Nachweis realer Kundenergebnisse.
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