প্রিসিশন ও রিকল
প্যাটার্ন রিকগনেশন, ইনফরমেশন রিট্রিভাল ও বাইনারি ক্লাসিফিকেশন এ প্রিসিশন (পজেটিভ প্রোডাক্টিভ ভ্যালু) হলো অনেকগুলো ইন্সট্যান্সের মধ্য থেকে কাছাকাছি ইন্সট্যান্সের কিছু অংশ, অন্য দিকে রিকল (যেটি সেন্সিটিভিটি নামে পরিচিত) হলো কাছাকাছি ইন্সট্যান্সের অংশ যা সকল কাছাকাছি ইন্সট্যান্স থেকে বের করা হয়। প্রিসেশন ও রিকল দুটোই বাস্তবতার উপর অনুমান ও হিসাবের উপর গঠিত। ধরুন, একটি কুকুর শনাক্ত করার কম্পিউটার প্রোগ্রামের কথা যেখানে অনেকগুলো ছবির মধ্যে প্রোগ্রামটি ১২টি কুকুরের মধ্যে ৮টি কুকুর শনাক্ত করল আর বাকিগুলো বিড়াল। অসলে, ৮টি কুকুরের মধ্যে সত্যিকার অর্থে ৫টি কুকুর (ট্রু পজেটিভ) ছিল বাকিগুলো বিড়াল (ফলস পজেটিভ)। তাহলে প্রোগ্রামের প্রিসিশন হবে ৫/৮ যেখানে রিকল হবে ৫/১২। যখন আমরা একটি সার্চ ইঞ্জিন সার্চ করি তখন ৩০টি পেজের মধ্যে ২০টি পেজ বিষয়বস্তু সংশ্লিষ্ট, অন্যদিকে অতিরিক্ত ৪০টি বিষয় সংশ্লিষ্ট পেজ আসতে ব্যর্থ হয়। তখন প্রিসিশন হবে ২০/৩০ যেখানে রিকল ২০/৬০ = ১/৩। কাজেই, প্রিসিশন হলো "সার্চ রেজাল্ট কত ভালো সেটা" আর রিকল হলো "সার্চ রেজাল্ট কয়টা দিতে পারলো সেটা"। পরিসংখ্যান অনুযায়ী, যদি নাল হাইপোথেসিস হয় সমস্ত আইটেম তাহলে সেগুলো অসম্পর্কিত যেখানে হাইপোথেসিস সিম্পল সাইজের নির্ধারিত সংখ্যার উপর ভিত্তি করে সিদ্ধান্ত নেয়া হয় হাইপো থেসিসটি গৃহীত হবে নাকি বর্জিত হবে, টাইপ ওয়ান ও টাইপ টু ইরর (সফল ১০০% সেন্সিভিটি আর স্পেসিফিসিটি) গুলোতে তুলনামুলকভাবে ধরা হয় সফল প্রিসিশন (ফলস পজেটিভ নেই) এবং সফল প্রিসিশন (ফলস নেগেটিভ নেই)। উপরের প্যাটার্ন রিকগনিশনের উদাহরণ অনুযায়ী ৮ - ৫ = ৩ টাইপ ওয়ান ইরর এবং ১২ - ৫ = ৭ টাইপ টু ইরর। প্রিসিশনে গুনগত মান দেখা হ্য। সেন্সিটিভিট আর স্পেসিফিসিটির মধ্যে সম্পর্ক হলো প্রিসিশন মোটের উপর সম্ভব্য সম্ভব্যতার উপর নির্ভর করে। সহজ কথায়, হাই প্রিসিশন মানে হলো যখন একটি অ্যালগরিদম দূরবর্তীর চেয়ে সবথেকে কাছাকাছি ফলাফল দেয়া, অন্যদিকে হাই রিকল মানে হলে একটি অ্যালগরিদম সবথেকে কাছাকাছি ফলাফল দেবে।