什么是精确率（Precision）？

精确率（Precision）是机器学习分类任务中的一个关键评估指标，它衡量模型预测为正类别的样本中实际为正类别的比例，计算公式为真正例数除以真正例数与假正例数之和。高精确率表明模型在做出正类别预测时较少产生误报，这对于确保预测结果的可靠性至关重要。

在AI产品开发的实际落地中，精确率直接影响用户体验和产品决策。例如，在垃圾邮件检测系统中，高精确率意味着被标记为垃圾邮件的邮件大多是真实的垃圾邮件，减少了用户误判的困扰；在医疗诊断应用中，精确率帮助避免假阳性结果带来的不必要治疗。产品经理需结合召回率等指标，优化模型以平衡误报风险和覆盖率。

如需进一步学习，推荐阅读Andrew Ng的《Machine Learning Yearning》第5章，其中详细探讨了分类指标的选择与优化。