Точность модели не всегда отражает качество классификации в машинном обучении по нескольким причинам:

• Несбалансированность классов. 24 Точность может быть полезной мерой, если в классе одинаковое количество выборок. 2 Но если в наборе данных есть сильный дисбаланс классов, точность не всегда является оптимальным выбором. 4
• Неправильная тестовая выборка. 3 Если проверять модель на тех же данных, на которых она обучалась, то можно получить хорошие значения метрик, но это не будет говорить о том, как модель поведёт себя на незнакомых данных. 3
• Переобучение. 3 Если модель показывает высокий результат при обучении, но на новых данных качество резко падает, это говорит о том, что модель переобучилась. 3

Для оценки качества классификации в машинном обучении используют и другие метрики, например Precision (точность), Recall (полнота) или F1-score. 14 Выбор наиболее подходящей метрики зависит от конкретной задачи и целей машинного обучения. 5