精度（Precision）
精度（Precision）とは、機械学習や統計モデルにおいて、正しく「肯定（Positive）」と予測されたものの中で、どれだけが本当に正しかったかを示す指標です。つまり、予測が正しかったものの割合を表します。精度（Precision）が高いということは、間違って肯定と判断するケースが少なく、正確に予測できていることを意味します。
例えば、病気を検査するモデルが10人を「病気あり」と予測して、そのうち8人が本当に病気だった場合、精度は80%になります。精度（Precision）は、特に「偽陽性（False Positive）」、つまり誤って肯定と判断するエラーを減らしたい場合に重要です。
精度（Precision）関連用語
精度（Precision）に関連する単語は以下の通りです。
- リコール（Recall）
- 偽陽性率（False Positive Rate：FPR）
- F1スコア（F1 Score）
- 感度（Sensitivity）
精度（Precision）やさしい解説
精度（Precision）とは、AIや機械学習で「正しい」と予測したものが、本当にどれだけ正しかったかを表す数字です。
例えば、AIが病気を持っている人を見つける検査をするときに、10人を「病気あり」と予測したとします。そのうち8人が本当に病気だったら、精度（Precision）は80%になります。つまり、AIが「病気あり」と言ったとき、それがどれだけ正確だったかを示すのが精度（Precision）です。
精度（Precision）が高いほど、AIは「正しいものだけをしっかり当てている」ということになります。
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