提案手法で再現率を公平性指標として採用した場合、他の公平性指標を検討することで、モデルの性能や公平性に対する影響が異なる可能性があります。例えば、**精度（Accuracy）**を指標として採用した場合、全体の正確性は向上するかもしれませんが、特に少数派クラスの予測性能が低下するリスクがあります。これは、精度が全体の正解率を重視するため、少数派のトラフィックドロップを見逃す可能性があるからです。また、F1スコアを用いることで、再現率と適合率のバランスを取ることができ、特に不均衡なデータセットにおいてより公平な評価が可能になります。しかし、F1スコアは再現率と適合率のトレードオフを考慮するため、特定のクラスに対する感度が低下する可能性もあります。さらに、**公平性の指標としての差別的影響（Disparate Impact）**を考慮することで、特定のグループに対する不公平な影響を評価することができ、より包括的な公平性の評価が可能になります。したがって、選択する公平性指標によって、モデルの設計や評価基準が大きく変わるため、目的に応じた指標の選定が重要です。