機械学習の評価定義問題
スパムフィルターで「正常メールを誤ってスパムと判定する（誤検知）」を極力防ぎたい場合に最優先すべき指標はどれか？
A.再現率（Recall）
✗ Recall = TP/(TP+FN)。見逃しを防ぐための指標。誤検知（FP）削減に特化した指標ではない。
B.F1スコア
✗ PrecisionとRecallの調和平均。バランス評価に使うが誤検知単独の最小化には不向き。
C.適合率（Precision）← 正解
✓ 正解。Precision = TP/(TP+FP)。陽性予測の中で実際に陽性の割合で誤検知（FP）削減の主指標。
D.ROC-AUC
✗ 分類の全体的な識別能力を測る指標。特定のエラータイプ（FP）に特化した指標ではない。
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