概要
陽性と判定したもののうち、実際に正しかった割合。誤検出の少なさ。
詳しい解説
適合率(Precision)は、モデルが「陽性」と判定したもののうち、実際に正しかった割合です。誤検出(空振り)の少なさを表し、誤って警告を出すコストが高い場面で重視されます。取りこぼしの少なさを見るとトレードオフの関係にあり、で総合的に評価します。
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具体例・活用シーン
誤検出の少なさ
スパム判定で「スパム」とした中の本当のスパム率。誤判定で大事なメールを消したくないなら重視します。
関連用語
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