La proporción de salidas o predicciones de un sistema que coinciden exactamente con los valores verdaderos o previstos; en evaluación computacional, suele informarse como la fracción de resultados correctos sobre todos los casos.

Principio

Medir la corrección global contando las coincidencias con una verdad de referencia conocida; trata todos los errores por igual y agrega sobre clases o resultados.

Demostración

En un clasificador binario evaluado con 100 ejemplos etiquetados donde 82 predicciones coinciden con sus etiquetas, la exactitud = 82/100 = 0,82.

Aplicación incorrecta

Usar la exactitud en un conjunto de datos muy desbalanceado para afirmar buen rendimiento cuando un clasificador trivial que siempre predice la clase mayoritaria logra alta exactitud pero falla con la clase minoritaria.

Consecuencia

Usada apropiadamente con conjuntos de datos balanceados o ponderados, la exactitud ofrece un resumen en un solo número de la corrección, fácil de interpretar y comparar.

Inversión

Centrarse en el recall o la precisión por clase en lugar de la exactitud global pone de manifiesto el rendimiento específico por clase y puede descubrir fallos ocultos por una exactitud alta.

Límite

Aplica a problemas con una verdad de referencia bien definida y salidas discretas evaluables; excluye métricas de error continuas (p. ej., error cuadrático medio) y contextos donde el desbalance de clases hace que la proporción bruta sea engañosa sin ponderación o métricas complementarias.

Tensión semántica

A menudo se confunde con 'precision' y 'recall' en contextos de recuperación de información; la exactitud es una medida agregada de corrección, mientras que la precisión mide el valor predictivo positivo y el recall la tasa de verdaderos positivos.

Síntesis

La exactitud es la fracción agregada de salidas correctas respecto a una verdad de referencia definida; es simple e informativa para tareas discretas y balanceadas, pero debe complementarse con métricas sensibles a la clase o a la gravedad de errores cuando corresponda.