“Precision”在英文中常被翻译为“精确度”或“精准性”，强调的是测量、操作或表达的一致性和可重复性。与“accuracy”（准确度）不同，precision关注的是结果之间的接近程度，而非与真实值的接近程度。
在现实生活中，“precision”一词广泛出现在多个领域。例如，在医疗影像诊断中，高精度（high precision）的CT设备能多次输出几乎一致的图像结果，帮助医生更可靠地判断病灶变化；在制造业，数控机床的加工精度直接决定了零件是否符合设计公差要求；而在自然语言处理（NLP）领域，模型的precision指标反映的是它预测为正类的样本中有多少是真正的正类，这对垃圾邮件识别等任务至关重要。
很多人容易混淆“precision”和“accuracy”，但二者在科学、工程甚至日常决策中意义迥异。举个例子：一个天气预报系统连续三天都预测“明天降雨概率90%”，而实际上只有一天真的下雨了——它的precision很低（因为多数“正向预测”不成立），但若那天下雨的时间和地点恰好吻合，则可能具备一定accuracy。正确区分这两个概念，有助于我们更理性地评估技术工具或数据模型的可靠性。
提升precision通常需要减少随机误差、优化算法或改进设备校准。比如，在机器学习中，可以通过调整分类阈值、引入更高质量的训练数据或使用集成方法来提高模型的precision。关键在于：追求precision不是盲目追求“正确”，而是追求“稳定且可信赖的输出”。