Precision か Recall か、それが問題です

いくつかの評価指標を学びましたが、precision（適合率）とrecall（再現率）はいつ使い分ければよいのか疑問に思うかもしれません。これら2つの指標はクラスごとに算出され、どちらに重点を置くべきか判断が難しいことがあります。

precisionは、あるクラスについてモデルの予測がどれだけ正確かを測る指標で、recallは、あるクラスがどれだけ取りこぼしなく正しく分類されているかを測る指標です。あるクラスでprecisionが高ければ、そのクラスだとモデルが予測したときに信頼できます。あるクラスでrecallが高ければ、モデルがそのクラスを十分に把握していると安心できます。

以下の指示に従って、例を用いながらprecisionとrecallの違いを比較してみましょう。関数precision_score()とrecall_score()は読み込まれています。