[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Tak, Twoje rozumienie jest trafne. Kurs podkreśla, że samo accuracy może być mylące, zwłaszcza gdy mamy do czynienia z niezbalansowanymi klasami. Rozkład prawdopodobieństwa wystąpienia klas, czyli ich liczebność, jest kluczowy dla oceny skuteczności modelu. Jeśli klasy są nierównoliczne (np. jedna klasa jest znacznie rzadsza), wysoka dokładność może nie świadczyć o dobrym modelu, ponieważ może on po prostu klasyfikować wszystkie przypadki jako należące do klasy dominującej. W takich sytuacjach należy patrzeć na inne metryki, takie jak precyzja, czułość czy F-score, które lepiej oddają rzeczywistą skuteczność modelu dla każdej z klas. [eduexe-source]22:6[/eduexe-source][eduexe-source]26:4[/eduexe-source]