「精確率」是指在一組數據中，正確預測的數量與總預測數量之比，通常用於評估模型的預測能力或準確性。在機器學習和統計學中，精確率是一個重要的指標，特別是在分類問題中，它幫助我們了解模型在正確識別正類樣本方面的表現。
指整體預測的正確性，包含正確預測和錯誤預測的比例。在許多情況下，精確率和準確率是用來評估模型性能的主要指標之一，但精確率主要針對正類預測的正確性。
例句 1：
這個模型的準確率非常高。
The accuracy of this model is very high.
例句 2：
我們需要提高我們的預測準確率。
We need to improve our prediction accuracy.
例句 3：
準確率是評估模型效果的重要指標。
Accuracy is an important metric for evaluating model performance.
在統計學中，精確度指的是在所有預測為正的樣本中，實際為正的比例。這與精確率密切相關，特別是在處理不平衡數據時，精確度可以提供更清晰的模型性能評估。
例句 1：
這個分類器的精確度很高，幾乎沒有誤報。
This classifier has a high precision with almost no false positives.
例句 2：
我們需要提高模型的精確度以減少錯誤。
We need to enhance the model's precision to reduce errors.
例句 3：
精確度和召回率是評估模型的兩個關鍵指標。
Precision and recall are two key metrics for evaluating a model.
指的是預測結果的正確性，通常用於描述整體結果的準確程度。這個概念可以應用在多種情境中，包括學術測試、數據分析等。
例句 1：
這份報告的正確性受到質疑。
The correctness of this report has been questioned.
例句 2：
在數據分析中，數據的正確性至關重要。
In data analysis, the correctness of the data is crucial.
例句 3：
我們必須確保每個步驟的正確性。
We must ensure the correctness of each step.
通常指一個系統或工具在不同情況下保持一致性和準確性的能力。在數據科學中，可靠性是評估模型穩定性的重要指標。
例句 1：
這個測試的可靠性很高。
The reliability of this test is very high.
例句 2：
我們需要確保數據收集的可靠性。
We need to ensure the reliability of data collection.
例句 3：
模型的可靠性是進行預測的關鍵因素。
The reliability of the model is a key factor in making predictions.