適合率（Precision）

「ポジティブと予測したもののうち、実際にポジティブだった割合」を示す分類モデルの評価指標。計算式はTP/(TP+FP)で表され、偽陽性（誤検知）の少なさを測定する。スパム検知や医療診断など、誤検知のコストが高い場面で重視される重要な指標。

計算式：
Precision = TP / (TP + FP)
TP: 真陽性、FP: 偽陽性

特徴：
・予測の正確性を測定
・偽陽性に敏感
・再現率とのトレードオフ関係
・閾値調整で制御可能

重要な場面：
・誤検知のコストが高い
・確実性が重要
・リソース制約がある・スパム検知システム
・医療診断システム
・不正取引検知
・品質管理システム
・セキュリティアラート
・推薦システム
・投資判断支援
・広告ターゲティング
・リスク評価システム
・製品検査システム
・顧客離反予測
・製薬研究・scikit-learn precision_score
・classification_report
・confusion_matrix
・precision_recall_curve
・matplotlib可視化
・seaborn heatmap
・yellowbrick
・MLflow metrics
・TensorBoard・再現率との両立を検討
・F1スコアでバランス評価
・ビジネス要件に応じた閾値設定
・クラス不均衡への対策
・コスト考慮の意思決定
・継続的な性能監視
・業界標準との比較
・エラー分析の実施