ในการเปรียบเทียบระหว่างโมเดล A ที่มีความแม่นยำ (Accuracy) 95% และโมเดล B ที่มี Accuracy 90% สำหรับการตรวจจับโรคภัยเดือนร้าย ทำไมจึงต้องพิจารณาตัวชี้วัดอื่นนอกเหนือจาก Accuracy
กเพราะ Accuracy ไม่สามารถใช้ได้กับการจำแนกแบบ Binary Classification
ขเพราะ Accuracy ต้องการข้อมูลจำนวนมากจึงสิ้นเปลืองเวลา
คเพราะ Accuracy ไม่สนใจความแตกต่างระหว่างการคาดการณ์ผิดแบบ False Positive และ False Negative
งเพราะ Accuracy เป็นตัวชี้วัดที่ไม่สามารถเปรียบเทียบระหว่างโมเดลได้
เฉลยอธิบาย
ในการตรวจจับโรค False Negative (ผลการตรวจผิดว่าไม่มีโรคเมื่อจริงๆ มีโรค) อันตรายมากกว่า False Positive (ผลการตรวจผิดว่ามีโรคเมื่อจริงๆ ไม่มี) Accuracy เพียงนับร้อยละของการคาดการณ์ถูกทั้งหมด ไม่ได้สนใจความแตกต่างนี้ ตัวชี้วัดอื่นเช่น Sensitivity (Recall) และ Specificity จะให้ข้อมูลที่สำคัญยิ่งขึ้นในการตัดสินใจ