Precision
Modelin pozitif dediği tahminlerin gerçekte ne kadarının doğru olduğunu ölçen metrik.
Kesinlik (precision), bir sınıflandırma modelinin "pozitif" olarak işaretlediği tahminlerin gerçekte ne kadarının doğru olduğunu ölçen bir metriktir ve matematiksel olarak gerçek pozitiflerin, gerçek pozitifler ile yanlış pozitiflerin toplamına bölünmesiyle hesaplanır. Basitçe ifade etmek gerekirse, kesinlik "model bir şeye pozitif dediğinde, buna ne kadar güvenebiliriz" sorusuna cevap verir. Yüksek kesinlik, modelin yanlış alarm üretme oranının düşük olduğu, yani pozitif dediği örneklerin büyük çoğunluğunun gerçekten pozitif çıktığı anlamına gelir.
Kesinlik özellikle yanlış pozitiflerin maliyetli veya rahatsız edici olduğu senaryolarda kritik önem taşır: örneğin bir spam filtresi normal bir e-postayı yanlışlıkla spam olarak işaretlerse kullanıcı önemli bir e-postayı kaçırabilir, bu yüzden spam filtrelerinde yüksek kesinlik hedeflenir. Ancak kesinliği tek başına optimize etmek modelin çok temkinli davranıp az sayıda ama emin olduğu tahminler yapmasına, dolayısıyla duyarlılığın düşmesine yol açabilir; bu nedenle kesinlik genellikle duyarlılıkla birlikte, precision-recall eğrisi veya F1 skoru gibi bileşik metriklerle birlikte değerlendirilir. Modelin karar eşiği değiştirilerek kesinlik ve duyarlılık arasında bilinçli bir denge kurulabilir.
Kesinlik özellikle yanlış pozitiflerin maliyetli veya rahatsız edici olduğu senaryolarda kritik önem taşır: örneğin bir spam filtresi normal bir e-postayı yanlışlıkla spam olarak işaretlerse kullanıcı önemli bir e-postayı kaçırabilir, bu yüzden spam filtrelerinde yüksek kesinlik hedeflenir. Ancak kesinliği tek başına optimize etmek modelin çok temkinli davranıp az sayıda ama emin olduğu tahminler yapmasına, dolayısıyla duyarlılığın düşmesine yol açabilir; bu nedenle kesinlik genellikle duyarlılıkla birlikte, precision-recall eğrisi veya F1 skoru gibi bileşik metriklerle birlikte değerlendirilir. Modelin karar eşiği değiştirilerek kesinlik ve duyarlılık arasında bilinçli bir denge kurulabilir.