这道题的解析和你的作答记录。
品質管理担当者が行っている検査を自動化することを考えた。10,000枚の製品画像と，それに対する品質管理担当者による不良品かどうかの判定結果を学習データとして与えることによって，製品が不良品かどうかを判定する機械学習モデルを構築した。100枚の製品画像に対してテストを行った結果は表のとおりである。品質管理担当者が不良品と判定した製品画像数に占める，機械学習モデルの判定が不良品と判定した製品画像数の割合を再現率としたとき，このテストにおける再現率は幾らか。 単位 枚
| 機械学習モデルによる判定: 不良品 | 機械学習モデルによる判定: 良品 | ||
|---|---|---|---|
| 品質管理担当者による判定 | 不良品 | 5 | 5 |
| 品質管理担当者による判定 | 良品 | 15 | 75 |
0.05 是把真阳性 5 张除以全部 100 张得到的值（5÷100）。它把分母取成了整体，而不是质量管理人员判定为不良品的 10 张，不符合召回率的定义。
0.25 是精确率（查准率）。它是模型判定为不良品的 5＋15＝20 张中真正为不良品的 5 张所占的比例（5÷20），分母取反了。这是把召回率和精确率弄混了。
正解 召回率被定义为「在质量管理人员判定为不良品的产品图像数中，模型也判定为不良品的数量所占的比例」。质量管理人员判定为不良品的是表中上行，5＋5＝10 张。其中模型也判定为不良品的是左上角的 5 张（真阳性）。因此召回率＝5÷10＝0.50，故「ウ」正确。召回率是衡量实际为不良品的样本中有多少能被无遗漏地检出的指标。
0.80 是准确率（正确率）。它是把正确分类的 5（不良品）＋75（良品）＝80 张除以全部 100 张得到的值（80÷100），是与召回率不同的指标。