Метрика Accuracy не всегда подходит для оценки качества модели, потому что она не учитывает дисбаланс классов в данных. 24 Например, в задаче диагностики редких заболеваний классификатор, предсказывающий всем пациентам отсутствие болезни, будет иметь достаточно высокую Accuracy, потому что больных людей в выборке намного меньше. 24

Также Accuracy не различает типы ошибок, совершаемых моделью. 2 В некоторых задачах, где определённые ошибки имеют более серьёзные последствия, такое игнорирование может быть нежелательным. 2

В таких случаях использование других метрик, таких как Precision, Recall или F1-score, может быть более информативным и адекватным. 1

Выбор метрики качества зависит от задачи и особенностей данных. 3