適合率
意味・解説
AIや検索システムにおいて、「正解」と判定したもののうち、本当に正解であったデータの割合。精度の高さ。
混合行列に基づき、$$Precision = \frac{TP（真陽性）}{TP（真陽性） + FP（偽陽性）}$$ で算出される。「間違ったものを正解と判定しない（誤検知の少なさ）」を重視する指標。スパムメール判定のように、正しいメールを誤ってスパムに振り分けること（冤罪）を避けたい場合に重要視される。
くわしく
「AIが『当たりだ！』と叫んだ声のなかに、どれだけ『本物の当たり』が混ざっていたかという『正解の濃さ』」です。
1.性質:
適合率が高いほど、無駄な誤検知が少なくなります。
2.トレードオフ:
慎重に判定すれば適合率は上がりますが、今度は本物を見逃す「再現率（Recall）」が下がる傾向にあります。
3.用途:
誤報が大きな迷惑になる状況（例：誤った逮捕や、重要なメールの削除）では、適合率が最優先されます。
例文
犯罪検知システムにおいて、無実の人を誤認逮捕しないために、適合率を高く保つようにモデルを調整した。
過去問での出題状況
直近29回分の過去問（全2,900問）を解析した結果、10回登場しています（出題された年度: 9年度）。
出典: 本サイト独自集計（問題文および全選択肢テキストからの用語出現頻度・2026年6月時点）
同義語: 精度（統計学用語としてのPrecision）, 精度, 陽性的中率
対義語: 再現率 (Recall) ※トレードオフの関係
分類: 機械学習の評価指標