Un sistema di rilevamento frodi segnala transazioni con carta di credito sospette per la revisione da parte dei dipendenti. L'azienda desidera ridurre il tempo impiegato per la revisione dei casi segnalati che sono in realtà legittimi. Quale metrica di valutazione supporta meglio questo obiettivo?

La Precisione (Precision) misura la proporzione di casi positivi identificati correttamente dal modello rispetto al totale dei casi identificati come positivi. In questo scenario, un'alta precisione significa che la maggior parte delle transazioni segnalate come fraudolente sono effettivamente tali, riducendo il numero di transazioni legittime che i dipendenti devono rivedere. Il Recall (Richiamo) misura la proporzione di casi positivi totali che il modello ha identificato correttamente. Un alto richiamo potrebbe portare a segnalare molte transazioni legittime. L'Accuracy (Accuratezza) misura la proporzione di previsioni corrette sul totale delle previsioni, ma non distingue tra falsi positivi e falsi negativi, che sono cruciali in questo contesto. Un Lift chart è uno strumento di visualizzazione, non una metrica di valutazione diretta per questo obiettivo.