80% 准确性在机器学习中是否被认为是好的,取决于问题的背景和基线性能。在一些领域中,例如医疗保健或自动驾驶,即使很小的错误也可能具有严重的后果,因此可能需要更高的准确性 (例如,95% +)。另一方面,对于产品推荐等不太重要的任务,80% 可能就足够了。准确性本身并不总是反映模型性能。对于不平衡的数据集,准确性可能会产生误导。例如,如果只有5% 样本属于正类,则将所有样本预测为负的模型仍将实现95% 的准确性。在这种情况下,精度、召回率、F1-score和auc-roc等指标通常是更好的性能指标。同样重要的是要考虑模型是否优于更简单的基线或现有的方法。例如,如果问题已经具有实现75% 准确性的基于规则的系统,则具有80% 准确性的机器学习模型可能无法证明其复杂性。然而,如果基线准确度是50% 的 (随机猜测),则80% 表示显著的改进。始终根据任务的需求和权衡来评估模型性能。
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