精度(Precision)

二値分類のユースケースによっては、分類したい二つの値の一方の値の検出に興味がある場合があります。 たとえば、機器の故障を事前に予測して故障を防ぎたい場合では、 故障しないことの予測よりも、故障することをいかに予測して防げるかが重要になります。 一方の検出に重点をおいた精度評価値が、Precision、再現率(Recall)、F 値です。

「故障」か「正常」かの二値分類をする場合において、予測値として「故障」という値を指定したとします。 予測モデルが「故障」と予測したデータの内、実際に「故障」が正解だった割合を精度(Precision)と呼びます。 適合率とも呼ばれます。

再現率 (Recall) のページも合わせて参照してください。