Accuracy

La precisión (accuracy) en un problema de clasificación se define como la proporción de predicciones correctas realizadas por un modelo de inteligencia artificial con respecto al número total de predicciones. En otras palabras, es la medida de cuántos de los casos clasificados por el modelo coinciden con las etiquetas reales en el conjunto de datos.La fórmula para calcular la precisión es:

Precisión = (Número de predicciones correctas) / (Número total de predicciones)

Por ejemplo, si tienes un modelo de clasificación que realiza 90 predicciones correctas de un total de 100, la precisión sería del 90%. Esto significa que el modelo acierta el 90% de las veces al clasificar los datos en comparación con las etiquetas reales.
La precisión es una métrica importante para evaluar el rendimiento de un modelo de clasificación, pero es fundamental considerarla en conjunto con otras métricas, especialmente cuando los conjuntos de datos están desequilibrados o cuando hay costos asimétricos asociados a los errores de clasificación.