ある病気の検査データ1,000件（実際の陽性100件、陰性900件）に分類モデルを適用したところ、モデルが陽性と予測したのは80件で、そのうち実際に陽性だったのは60件であった。このモデルの適合率（Precision）と再現率（Recall）の組み合わせとして、正しいものを選べ。
- 1適合率 0.60、再現率 0.75
- 2適合率 0.75、再現率 0.60
- 3適合率 0.94、再現率 0.60
- 4適合率 0.75、再現率 0.80
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正解：2
真陽性（TP）は60件、偽陽性（FP）は80−60＝20件、偽陰性（FN）は100−60＝40件です。適合率は「陽性と予測したもののうち実際に陽性だった割合」で、TP/(TP+FP)＝60/80＝0.75です。再現率は「実際の陽性のうち正しく陽性と予測できた割合」で、TP/(TP+FN)＝60/100＝0.60です。0.94は真陰性880件を含めた正解率（Accuracy）であり、適合率ではありません。適合率は「予測」側、再現率は「実際」側を分母にすると区別して覚えましょう。
根拠：評価指標（混同行列、適合率、再現率、正解率）