Jeśli nie masz modelu z rzadkimi przypadkami, powinieneś skorzystać z precyzji (precision). Precyzja jest najważniejszą metryką, jeśli głównym celem modelu jest ograniczenie liczby przypadków fałszywie pozytywnych. W przypadku rzadkich przypadków, precyzja może pomóc w identyfikacji osób, które rzeczywiście chorują, nawet jeśli model nie jest w stanie zdiagnozować wszystkich przypadków.
Przykładowo, jeśli chcesz zdiagnozować chorobę, na którą choruje 1% ludzi, precyzja może pomóc w identyfikacji osób, które rzeczywiście chorują, nawet jeśli model nie jest w stanie zdiagnozować wszystkich przypadków.