Aby obliczyć precyzję, musimy wiedzieć, ile przykładów zostało zaklasyfikowanych przez model jako psy, a także ile z nich było poprawnie zaklasyfikowanych.
Z Twoich danych wiemy, że 15 psów zostało poprawnie ocenionych jako psy (przykłady prawdziwie pozytywne) i 10 psów zostało błędnie zaklasyfikowanych jako koty (przykłady fałszywie negatywne).
Aby obliczyć precyzję, bierzemy liczbę poprawnie zaklasyfikowanych psów (15) i dzielimy ją przez liczbę wszystkich psów, którzy zostali zaklasyfikowani przez model jako psy (15 + 10 = 25).
Precyzja wynosi więc 15/25 = 0,6 lub 60%.
Warto zauważyć, że precyzja modelu jest ograniczona przez błędy w klasyfikacji psów. Model błędnie zaklasyfikował 10 psów jako koty, co wpłynęło na obniżenie precyzji.