二値分類のユースケースによっては、分類したい２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。