Az 85%-os pontosság jó minőségű egy modellhez?

Az accuracy (pontosság) értéke 85% nem értékelhető jó vagy rossz értékként a feladat és az adatok kontextusa nélkül. Fontos figyelembe venni:

• Osztályok kiegyensúlyozottsága: ha az adatok kiegyensúlyozatlanok, az accuracy félrevezető mérőszám lehet.
• Feladat típusa: egyes feladatoknál az 85% kiváló eredmény, másoknál nem elégséges.
• Alternatív mérőszámok: a precision, recall, F1-score, ROC-AUC átfogóbb képet adhatnak a modell minőségéről.

Például, ritka események osztályozásánál az accuracy magas lehet, csupán az egyik osztály túlsúlya miatt, de a modell rosszul ismerheti fel a fontos eseteket.

Ezért mindig szükséges az metrikák elemzése a feladat és az adatok kontextusában, és nem szabad csak az accuracy-re hagyatkozni.