Vai 85% precizitāte ir laba kvalitāte modelim?

Precizitātes (accuracy) vērtība 85% nevar tikt vērtēta kā laba vai slikta bez uzdevuma un datu konteksta. Ir svarīgi ņemt vērā:

• Klases līdzsvars: ja dati ir nelīdzsvaroti, precizitāte var būt maldinoša metrika.
• Uzdevuma veids: dažiem uzdevumiem 85% ir lielisks rezultāts, citiem — nepietiekams.
• Alternatīvas metriki: precision, recall, F1-score, ROC-AUC var sniegt pilnīgāku priekšstatu par modeļa kvalitāti.

Piemēram, reti sastopamu notikumu klasifikācijā, precizitāte var būt augsta tikai tāpēc, ka dominē viena klase, bet modelis var slikti atpazīt svarīgus gadījumus.

Tādēļ vienmēr ir nepieciešams analizēt metriku rezultātus uzdevuma un datu kontekstā, ne tikai paļauties uz precizitāti.