Odpowiedź na to pytanie jest zawarta w kontekście dostępnym. W sekcji "Metryki w kontekście Uczenia Maszynowego" czytamy:
"precyzja (precision) - jest najważniejszą metryką, jeżeli głównym celem modelu jest ograniczenie liczby przypadków fałszywie pozytywnych - przykładowo, diagnozujemy chorobę, na którą jest tylko jeden lek, i ma niechciane efekty uboczne, w związku z czym chcemy mieć pewność, że nie będziemy niepotrzebnie podawać go osobom zdrowym - precyzja naszego modelu powinna być jak najwyższa"
Z tego opisu wynika, że precyzja (precision) jest uważana za najskuteczniejszą metrykę w przypadkach, w których głównym celem modelu jest ograniczenie liczby przypadków fałszywie pozytywnych.