Entendendo as diferenças entre acurácia e precisão em modelos de machine learning

Ao trabalhar com modelos de machine learning, é importante ter uma maneira de medir sua performance. Duas das métricas mais comuns utilizadas nesse processo são a acurácia e a precisão.

Se desejar entender mais sobre métricas de avaliação de modelos de machine learning confira também este artigo.

O que é Acurácia em machine learning?

A acurácia é uma medida de quão precisamente o modelo está classificando os dados.

Ela é calculada dividindo o número de previsões corretas pelo número total de previsões. Matematicamente, a acurácia é expressa como:

   

onde:

TP (verdadeiros positivos) é o número de itens que foram corretamente classificados como positivos,
TN (verdadeiros negativos) é o número de itens que foram corretamente classificados como negativos,
FP (falsos positivos) é o número de itens que foram incorretamente classificados como positivos,
e FN (falsos negativos) é o número de itens que foram incorretamente classificados como negativos.

O que é Precisão em machine learning?

A precisão, por outro lado, é uma medida de quão precisamente o modelo está identificando os verdadeiros positivos.

Ela é calculada dividindo o número de verdadeiros positivos pelo número total de previsões positivas. Matematicamente, a precisão é expressa como:

   

A precisão mede a proporção de casos positivos identificados corretamente pelo modelo.

Diferenças entre acurácia e precisão

É importante notar que a acurácia e a precisão são medidas diferentes e podem ser conflitantes em algumas situações.

Por exemplo, imagine que você tem um modelo que classifica e-mails como spam ou não spam e ele sempre classifica todos os e-mails como “não spam”. Neste caso, a acurácia do modelo seria 100% se você não tivesse recebido de fato nenhum spam, pois ele não estaria cometendo erros de classificação, mas a precisão seria 0%, pois ele não estaria identificando nenhum verdadeiro positivo (ou seja, e-mails de fato spam).

Em alguns casos, um modelo pode ter uma precisão alta, mas uma acurácia baixa, ou vice-versa.

Por exemplo, um modelo que é muito conservador em suas previsões (sempre prevê negativo quando não tem certeza) pode ter uma precisão alta, mas uma acurácia baixa. Isso porque ele estaria evitando muitos falsos positivos, mas também estaria perdendo muitos verdadeiros positivos.

Por isso, é importante considerar as duas métricas ao avaliar o desempenho de um modelo de machine learning e entender as suas limitações e nuances.

Em alguns casos, pode ser mais importante maximizar a acurácia, enquanto em outros pode ser mais importante maximizar a precisão. Isso vai depender do contexto específico da aplicação e do que é considerado como um erro “aceitável” para essa aplicação.

Conclusão

Em resumo, a acurácia e a precisão são duas métricas importantes para avaliar o desempenho de modelos de machine learning, mas elas medem coisas diferentes e podem ser conflitantes em algumas situações.

Ao avaliar modelos, é importante considerar tanto a acurácia quanto a precisão e entender as suas limitações e características. Além disso, outras métricas também podem ser úteis para avaliar modelos, dependendo do contexto específico da aplicação.