Recall (Czułość) – jak wiele poprawnych wyników model zdołał znaleźć.

Parametr określający zdolność modelu sztucznej inteligencji do wykrywania wszystkich istotnych przypadków spośród wszystkich dostępnych w zbiorze danych. W praktyce odzwierciedla, jaki odsetek poprawnych wyników, czyli prawdziwych pozytywów, model zdołał zidentyfikować. Wysoka wartość tego wskaźnika oznacza, że system jest czuły na obecność interesujących obiektów lub zdarzeń i minimalizuje ilość pominiętych trafień.

Jest to jedna z podstawowych miar jakości klasyfikatorów, szczególnie użyteczna w sytuacjach, gdy ważne jest, aby nie przeoczyć żadnego istotnego przypadku, jak na przykład w diagnostyce medycznej, wykrywaniu oszustw czy systemach alarmowych. Wartość tego parametru jest odwrotnie skorelowana z miarą precyzji, dlatego przy optymalizacji modelu często konieczne jest znalezienie właściwego kompromisu pomiędzy nimi.