ある企業が機械学習で迷惑メールフィルタを構築しています。正常な業務メールを誤って迷惑メールフォルダに振り分けると、ユーザーが重要な連絡を見逃すリスクが大きいと考えています。モデル評価において、この企業が特に重視すべき指標はどれですか。
正常な業務メールを迷惑メールと誤判定すること（偽陽性）のコストが高いシナリオでは、適合率（Precision）を重視します。適合率は『迷惑メールと判定したメールのうち、実際に迷惑メールだった割合』を表し、これを高めると正常メールの誤振り分けが減ります。 選択肢の再現率は迷惑メールの見逃し（偽陰性）抑制に関わる指標で要件と逆。 選択肢の学習率とエポック数は評価指標ではなくハイパーパラメータです。