Dokładność (accuracy), precyzja (precision) i czułość (recall) to trzy metryki używane do oceny jakości modelu klasyfikacyjnego.
Dokładność (accuracy) to stosunek wszystkich poprawnych klasyfikacji do wielkości zbioru testowego.
Precyzja (precision) to stosunek liczby przypadków prawdziwie pozytywnych do liczby wszystkich przypadków ocenjonych jako pozytywne.
Czułość (recall) to stosunek liczby przypadków prawdziwie pozytywnych do liczby wszystkich przypadków pozytywnych.
W tym kontekście, dokładność, precyzja i czułość są używane do oceny jakości modelu klasyfikacyjnego, takiego jak rozpoznawanie kotów i niekotów.