お問い合わせいただき、ありがとうございます。提供いただいた情報を確認しました。
まず、適合率と再現率は機械学習モデルの評価指標であり、システムのパフォーマンスを評価するために使用されます。
適合率 (Precision) は、システムが正しく分類したデータの割合を示します。具体的には、システムが手書き文字を正しく認識した回数を、システムが手書き文字として認識した回数で割った値です。適合率が高いほど、システムが誤った結果を出す確率が低いと言えます。
再現率 (Recall) は、実際に存在する正解データのうち、システムが正しく分類できた割合を示します。具体的には、システムが手書き文字と認識した回数を、実際の手書き文字の回数で割った値です。再現率が高いほど、システムが手書き文字を見落とす確率が低いと言えます。
ただし、提供された記事のリンク先が見つからないため、具体的な例や詳細な情報を把握することができません。したがって、適合率と再現率に関する具体的な説明はできません。
ただし、一般的には適合率と再現率はトレードオフの関係にあります。つまり、適合率を高くすると再現率が低くなり、再現率を高くすると適合率が低くなる場合があります。具体的なパフォーマンスの評価においては、適合率と再現率のバランスを考慮する必要があります。
より具体的な回答を提供するためには、提供されたリンク先の情報や具体的な問題の詳細が必要です。お手数ですが、正しいリンク先をご提供いただくか、具体的な例や詳細な情報を提供いただけますと幸いです。それにより、改善案や具体的な解決策をご提案することができます。