Odpowiedź na to pytanie jest niejednoznaczna, ponieważ nie ma informacji o tym, jaki wzór jest używany do obliczania accuracy modelu. W kontekście kursu zostało wspomniane, że accuracy jest liczone jako stosunek poprawnie zaklasyfikowanych przykładów testowych do wszystkich przykładów testowych, ale nie został podany konkretny wzór.
Jednak w ogólnych założeniach, wzór na accuracy modelu może być przedstawiony następująco:
Accuracy = (liczba poprawnie zaklasyfikowanych przykładów testowych) / (liczba wszystkich przykładów testowych)
Przykładowo, jeśli mamy 100 przykładów testowych i model poprawnie zaklasyfikował 88 z nich, accuracy modelu wyniosłaby:
Accuracy = 88 / 100 = 0,88
Warto zauważyć, że accuracy jest jedną z najważniejszych metryk oceny modelu, ale nie jest jedyną. Inne metryki, takie jak precyzja, czułość i F-score, również są ważne i powinny być brane pod uwagę wraz z accuracy.