Odpowiedź na to pytanie nie jest jednoznacznie zawarta w dostępnym kontekście. Kontekst opisuje dokładność (accuracy), precyzję (precision) i czułość (recall) jako ważne koncepcje w ocenie modeli, ale nie zawiera informacji o tym, czy wartości tych miar powinny być podobne.
Jednak w jednym z poprzednich przykładów, opisano sytuację, w której model miał 99% dokładności, ale 0% czułości. Oznacza to, że model poprawnie zaklasyfikował 99% przykładów, ale nie wykrył żadnych przykładów z klasy, którą miał wykryć. W tym przypadku model ma wysoką dokładność, ale niską czułość.
W innym przykładzie, opisano sytuację, w której model miał 99% precyzji, ale 0% dokładności. Oznacza to, że model poprawnie zaklasyfikował 99% przykładów, ale nie ma żadnych przykładów, które byłyby błędnie zaklasyfikowane. W tym przypadku model ma wysoką precyzję, ale niską dokładność.
Z powyższych przykładów wynika, że wartości dokładności, precyzji i czułości mogą być różne, nawet jeśli model ma wysoką dokładność lub precyzję. Nie ma więc żadnych wskazówek, by wartości tych miar były podobne.