ある企業は、医療画像から病気を検出する二項分類モデルを評価しています。病気を見逃すこと（偽陰性）をできる限り減らすことが最も重要です。この要件において、最も重視すべき評価指標はどれですか。
正解は「Recall（再現率）」です。Recallは、実際に陽性であるデータのうち、モデルが正しく陽性と判定できた割合を表します。病気の診断や不正検知のように、陽性を見逃すこと（偽陰性）が重大な問題となるケースでは、Recallを高めることが重要です。 Precisionは陽性と予測したものの正確さを示す指標であり、誤検知（偽陽性）を減らしたい場合に重視されます。 BLEUは機械翻訳の評価指標であり、二項分類の評価には適していません。 RMSEは回帰モデルの評価指標であり、二項分類の評価には適していません。AWS Certified AI Practitionerでは、ユースケースに応じて適切な評価指標を選択できることが重要です。