Cosa significa "Accuratezza Bilanciata"?

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L'accuratezza bilanciata è un modo per misurare quanto bene un modello funziona quando classifica i dati, soprattutto quando i dati non sono distribuiti in modo uniforme tra le diverse categorie.

In parole semplici, si guarda a quante previsioni corrette sono state fatte per ogni gruppo e si dà la stessa importanza a ciascun gruppo. Questo è importante quando un gruppo potrebbe avere molti più esempi di un altro, il che può rendere più facile per un modello ottenere un buon punteggio semplicemente indovinando il gruppo più grande.

Ad esempio, se un sistema sta cercando di capire se gli studenti sono sotto stress o meno, e la maggior parte degli studenti riporta di non essere stressati, un modello potrebbe fare bene dicendo sempre "non stressato". L'accuratezza bilanciata tiene conto di questo dando lo stesso peso ai risultati "stressato" e "non stressato".

In questo modo, ottieni un quadro più chiaro di quanto bene il modello comprenda davvero entrambi i gruppi, assicurandoti che sia bravo a identificare ciascuno in modo equo.