[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Tak, dokładność (accuracy) wciąż może być potrzebna, nawet jeśli już policzyłeś precyzję i czułość. Choć precyzja i czułość są bardziej szczegółowe i mogą być kluczowe w zależności od celu modelu (np. minimalizacja fałszywie pozytywnych lub fałszywie negatywnych), dokładność jest metryką uniwersalną. Może służyć jako ogólna miara skuteczności modelu i, co ważne, jej porównanie z wartościami precyzji i czułości może wskazać na problemy z danymi lub modelem, zwłaszcza gdy występują duże różnice w liczebności klas. [eduexe-source]26:4[/eduexe-source][eduexe-source]22:6[/eduexe-source]