Kas 85% täpsus on hea kvaliteet mudelile?

Täpsuse (accuracy) väärtus 85% ei saa hinnata kui hea või halb ilma ülesande ja andmete kontekstita. Oluline on arvestada:

• Klasside tasakaal: kui andmed on tasakaalustamata, võib täpsus olla eksitav mõõdik.
• Ülesande tüüp: mõnede ülesannete puhul on 85% suurepärane tulemus, teiste puhul ebapiisav.
• Alternatiivsed mõõdikud: precision, recall, F1-skoor, ROC-AUC võivad anda terviklikuma pildi mudeli kvaliteedist.

Näiteks haruldaste sündmuste klassifikatsioonis võib täpsus olla kõrge lihtsalt ühe klassi domineerimise tõttu, kuid mudel võib halvasti ära tunda olulisi juhtumeid.

Seetõttu on alati vajalik analüüsida mõõdikuid ülesande ja andmete kontekstis ning mitte tugineda ainult täpsusele.