Odpowiedź na to pytanie zależy od kontekstu, w którym jest ono zadawane. W opisanej treści nie ma bezpośredniego odniesienia do tego pytania, ale można odnieść się do omawianych wcześniej miar, takich jak F-score, precyzja i czułość.
W ogólnym sensie, precyzja jest najważniejszą miarą, jeśli głównym celem modelu jest ograniczenie liczby przypadków fałszywie pozytywnych. W takim przypadku, precyzja powinna być jak najwyższa.
Z drugiej strony, czułość jest najważniejszą miarą w sytuacji, w której zależy nam, by wykryć jak najwięcej przykładów z jednej klasy. W takim przypadku, czułość powinna być jak najwyższa.
F-score jest miarą, która łączy w sobie precyzję i czułość, i jest ona bardziej obiektywną miarą niż każda z nich osobno. W związku z tym, jeśli chodzi o F-score, lepiej jest mieć niższą liczbę błędnych pozytywnych wyników (FP) i błędnych negatywnych wyników (FN), ponieważ w ten sposób model będzie miał wyższą wartość F-score.
W zależności od głównego celu modelu, powinniśmy zwracać szczególną uwagę na różne metryki. Jeśli głównym celem modelu jest ograniczenie liczby przypadków fałszywie pozytywnych, powinniśmy zwracać szczególną uwagę na precyzję. Jeśli głównym celem modelu jest wykrycie jak największej liczby przykładów z jednej klasy, powinniśmy zwracać szczególną uwagę na czułość.