Acurácia
- Criado por
- Renato Passos, Eng. de Software
- Revisado por
- Renato Passos, Eng. de Software
Última atualização: 18 de abr. de 2026
Sobre esta calculadora
A acurácia é uma medida importante em estatística para avaliar a precisão de um modelo de classificação. Ela é calculada dividindo o número de casos corretamente classificados (TP - Verdadeiro Positivo e TN - Verdadeiro Negativo) pelo total de casos.
A fórmula para calcular a acurácia é simples: (TP+TN)/total. Isso significa que você precisa contar o número de casos positivos verdadeiros, o número de casos negativos verdadeiros e somá-los para obter o numerador.
Para obter a acurácia, é importante considerar os casos em que o modelo classificou corretamente, e não os casos em que o modelo errou. Além disso, é importante ter cuidado com a presença de casos desbalanceados na amostra de dados.
A acurácia é uma medida importante para avaliar a precisão do modelo de classificação, mas é apenas uma das medidas utilizadas. Outras medidas, como a precisão, a sensibilidade e a especificidade, também devem ser consideradas para uma avaliação completa do modelo.
Perguntas frequentes
O que é a acurácia em estatística?
A acurácia é uma medida de precisão de um modelo de classificação. Ela é calculada dividindo o número de casos corretamente classificados pelo total de casos.
Como calcular a acurácia?
A fórmula para calcular a acurácia é simples: (TP+TN)/total. Para obter a acurácia, você precisa contar o número de casos positivos verdadeiros, o número de casos negativos verdadeiros e somá-los para obter o numerador.
Por que é importante a acurácia em estatística?
A acurácia é importante para avaliar a precisão do modelo de classificação. Isso é especialmente útil quando você está trabalhando com modelos de classificação em áreas como medicina, financeiro e marketing.
O que é um caso desbalanceado?
Um caso desbalanceado é um caso em que o modelo classificou incorretamente. Isso pode ocorrer quando a amostra de dados é desbalanceada, ou quando o modelo não é capaz de capturar a complexidade do problema.
Por que a acurácia não é a única medida importante?
A acurácia não é a única medida importante em estatística. Outras medidas, como a precisão, a sensibilidade e a especificidade, também devem ser consideradas para uma avaliação completa do modelo.