Дали точността от 85% е добро качество за модел?

Стойността на точността (accuracy) от 85% не може да бъде оценена като добра или лоша без контекста на задачата и данните. Важно е да се вземат предвид:

• Баланс на класовете: ако данните са дисбалансирани, точността може да бъде заблуждаваща метрика.
• Тип на задачата: за някои задачи 85% е отличен резултат, за други — недостатъчен.
• Алтернативни метрики: precision, recall, F1-score, ROC-AUC могат да дадат по-пълна представа за качеството на модела.

Например, при класификация на редки събития, точността може да бъде висока просто заради преобладаването на един клас, но моделът може да има затруднения при разпознаването на важни случаи.

Затова винаги е необходимо да се анализират метриките в контекста на задачата и данните, а не да се разчита само на accuracy.