Precyzja to miara wydajności w uczeniu maszynowym, która określa ułamek instancji istotnych wśród pobranych instancji, które zostały poprawnie oznaczone jako należące do klasy pozytywnej. Zapisano ją jako wzór: Precyzja = Liczba poprawnie pobranych instancji / Wszystkie pobrane instancje.
Przykładem może być program komputerowy do rozpoznawania psów na zdjęciu cyfrowym. Jeśli program identyfikuje 8 psów, ale tylko 5 z nich jest prawdziwie pozytywnych, to precyzja programu wynosi 5/8.
Precyzja jest ważna w sytuacjach, gdzie koszt błędu typu I (skazanie niewinnej osoby) jest zbyt wysoki, jak w przypadku systemu wymiaru sprawiedliwości karnej. W takich przypadkach precyzja jest bardziej ceniona niż czułość.