Une précision de 85 % est-elle une bonne qualité pour un modèle?

La valeur de précision (accuracy) de 85 % ne peut pas être considérée comme bonne ou mauvaise sans le contexte de la tâche et des données. Il est important de prendre en compte :

• Équilibre des classes : si les données sont déséquilibrées, la précision peut être une métrique trompeuse.
• Type de tâche : pour certaines tâches, 85 % est un excellent résultat, pour d'autres, insuffisant.
• Métriques alternatives : précision, rappel, score F1, ROC-AUC peuvent donner une idée plus complète de la qualité du modèle.

Par exemple, dans la classification d'événements rares, la précision peut être élevée simplement en raison de la prédominance d'une classe, mais le modèle peut mal reconnaître des cas importants.

Il est donc toujours nécessaire d'analyser les métriques dans le contexte de la tâche et des données, et de ne pas se baser uniquement sur la précision.