Valor Bom de recall

Olá Eduardo, tudo bem?

Na verdade, o valor considerado bom para o recall pode variar dependendo do contexto. Normalmente, quanto mais próximo de 1, melhor é o desempenho do modelo em identificar corretamente os exemplos positivos.

Por exemplo, imagine um modelo de detecção de spam em e-mails, que tenha recall de 0.20. Isso significa que, dos e-mails que realmente são spam, o modelo conseguiu identificar corretamente apenas 20% deles. Ou seja, 80% dos e-mails de spam não foram detectados pelo modelo. Neste caso, o recall de 0.20 seria considerado baixo, pois ele deixa passar alguns spans.

Porém, devemos considerar também o equilíbrio entre recall e precisão. Às vezes ao aumentar o recall, a precisão pode diminuir, pois o modelo começa a classificar mais instâncias como positivas, incluindo algumas que são realmente negativas, chamamos isso de trade-off precisão-recall.

Espero ter esclarecido sua dúvida.

Abraços e bons estudos!