ある企業は、顧客が広告をクリックしたかどうかや、商品を購入したかどうかを予測するAIモデルを構築しています。モデルの性能を評価したところ、適合率（Precision）は高いものの、再現率（Recall）が低いことが分かりました。このモデルについて最も適切な説明はどれですか。
正解は「購入すると予測した顧客の多くは実際に購入しているが、購入する顧客を見逃している割合が高い」です。 適合率（Precision）は『購入すると予測した顧客のうち、実際に購入した割合』を表します。 一方、再現率（Recall）は『実際に購入した顧客のうち、正しく購入すると予測できた割合』です。 そのため、適合率が高く再現率が低い場合は、陽性と判定したものの精度は高い一方で、本来検出すべき購入者を多く取りこぼしている状態を意味します。 広告配信やマーケティングでは、目的によって適合率と再現率のどちらを重視するかが異なります。 AWS Certified AI Practitionerでは、Precision・Recall・F1スコアの違いと、ビジネス要件に応じた評価指標の選択が頻繁に問われます。