Trefferquote (Recall)
Definition
Recall misst, wie viele tatsächlich relevante Fälle gefunden werden.
Der Anteil der tatsächlich relevanten oder positiven Fälle, die ein System korrekt findet.
Einfach erklärt
Von allen wirklich fehlerhaften Teilen wird gezählt, welchen Anteil das System erkannt hat.
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
Von 100 tatsächlich fehlerhaften Teilen erkennt ein Modell 92; der Recall beträgt 0,92.
Grenzen und Fallstricke
- Recall allein zeigt nicht, wie viele gefundene Treffer falsch sind. Präzision, Klassendefinition und Entscheidungsschwelle müssen gemeinsam betrachtet werden.
Entstehung & Geschichte
Recall stammt aus Information Retrieval und statistischer Klassifikation.
Anwendung im Mittelstand
- Mögliche Anwendung: In der Qualitätsprüfung messen, welchen Anteil aller tatsächlich fehlerhaften Teile ein Modell erkennt und welche Defekte es übersieht.
Häufige Fragen
Was bedeutet Trefferquote (Recall)?
Der Anteil der tatsächlich relevanten oder positiven Fälle, die ein System korrekt findet. Welche Fehler sollte man vermeiden? Recall ohne Precision, Klassendefinition oder Entscheidungsschwelle bewerten.
Quellen
Quelle geprüft am 10.10.2026. Redaktionelle Anwendungsbeispiele sind hypothetisch; kein Nachweis realer Kundenergebnisse.
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