Acuracia
Categoria
Fundamentos de IA
Acuracia e a metrica mais simples de avaliacao de classificadores, representando a proporcao total de previsoes corretas. Pode ser enganosa em datasets desbalanceados.
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Fundamentos de IA
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O que e Acuracia?
Acuracia (Accuracy) e a metrica mais intuitiva de avaliacao, calculada como a proporcao de previsoes corretas sobre o total: Acuracia = (VP VN) / Total. Indica, de forma geral, quantas vezes o modelo acertou.
Quando Funciona Bem
- Classes balanceadas (proporcoes similares)
- Custos de erro simetricos (FP e FN igualmente ruins)
- Como metrica de visao geral rapida
Limitacoes
Em datasets desbalanceados, acuracia pode ser enganosa. Exemplo: se 95% dos emails sao legitimos, um modelo que classifica tudo como legitimo tera 95% de acuracia, mas nao detectara nenhum spam.
Alternativas
Para datasets desbalanceados, metricas como F1-Score, AUC-ROC e Balanced Accuracy sao mais informativas. Na Trilion, a acuracia e sempre analisada em conjunto com outras metricas para uma avaliacao completa e honesta dos modelos.
