モデルにおける適合率と再現率のトレードオフを調べるには、適合率-再現率曲線（Precision-Recall curve）をプロットする方法もあります。この曲線では、適合率と再現率は逆相関します。適合率が上がると再現率は下がり、その逆も起こります。どちらかに偏りすぎると、誤検知（偽陽性）が多くなったり、実際の不正検知（真陽性）が不足したりするため、両者のバランスを取ることが重要です。性能を比較し、このバランスを探るうえで、適合率-再現率曲線は有用です。

Random Forest Classifier は model、その予測は predicted として利用できます。sklearn パッケージから平均適合率スコアと PR 曲線を簡単に取得できます。関数 plot_pr_curve() が結果をプロットしてくれます。試してみましょう。

アルゴリズムの重みを調整する

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