A acuracidade é a apuração e análise do estoque do varejista daquilo que está presente fisicamente na loja e, também, o que está registrado no sistema de controle de mercadorias. Ou seja, acuracidade é a precisão dos dados e informações de um estoque. ...
A acurácia é a proximidade de um resultado com o seu valor de referência real. Dessa forma, quanto maior a acurácia, mais próximo da referência ou valor real é o resultado encontrado.
A acurácia do diagnóstico é a capacidade de um teste discriminar entre a condição alvo e saúde, e pode ser quantificada por meio de medidas de precisão de diagnóstico, como sensibilidade, especificidade, valores preditivos positivos e negativos, razões de verossimilhanças positiva e negativa, área sob a curva ROC, ...
Acurácia tem sido definida como sendo o grau de proximidade de uma estimativa com seu parâmetro (ou valor verdadeiro), enquanto precisão expressa o grau de consistência da grandeza medida com sua média.
F1 Score. Essa métrica combina precisão e recall de modo a trazer um número único que indique a qualidade geral do seu modelo e trabalha bem até com conjuntos de dados que possuem classes desproporcionais.
A métrica Recall é utilizada para indicar a relação entre as previsões positivas realizadas corretamente e todas as previsões que realmente são positivas (True Positives e False Negatives).
Quando se trata de erros para regressão temos como as principais métricas de avaliação utilizadas no mercado o Mean Absolute Error (Erro absoluto médio) — MAE, Mean Squared Error (Erro médio quadrático) — MSE e Median Absolute Deviation (Erro Mediano Absoluto) — MAD.
O que são matrizes de confusão?
Para medir exatidão e precisão, mede-se repetidamente a mesma grandeza: · Exatidão é dada pela diferença entre a média dos resultados de suas medições e o valor verdadeiro das medidas. · Precisão é dada pelo desvio padrão dos resultados de suas medições.