Precyzja jest kolejną metryką, którą można wykorzystać do opisu jakości modelu Uczenia Maszynowego. Definiujemy ją jako stosunek poprawnie sklasyfikowanych diagnoz pozytywnych do liczby wszystkich przypadków testowych sklasyfikowanych przez model jako pozytywne.
W naszym przykładzie, aby obliczyć precyzję, bierzemy liczbę prawidłowo wykrytych chorób, czyli 27, i dzielimy przez liczbę wszystkich osób sklasyfikowanych przez model jako chore, czyli 31. Otrzymujemy w zaokrągleniu 87%.