187
правок
Изменения
→Accuracy
</math>
Эта метрика бесполезна в задачах с неравными классами, что как вариант можно исправить с помощью [[алгоритмы сэмплирования|алгоритмов сэмплирования]] и это легко показать на примере.
Допустим, мы хотим оценить работу спам-фильтра почты. У нас есть 100 не-спам писем, 90 из которых наш классификатор определил верно (True Negative = 90, False Positive = 10), и 10 спам-писем, 5 из которых классификатор также определил верно (True Positive = 5, False Negative = 5).
