Osumatarkkuus

Osumatarkkuus eli accuracy on mittari, joka kuvaa sitä, kuinka usein annetut tulokset, luokitukset tai päätökset osuivat oikeaan. Se on yleisesti käytetty mittari tiedonhausta, kuvantunnistuksesta, koneoppimisesta, lääketieteellisistä testauksista sekä laadunvarmistuksesta.

Laskentatapa: binäärisessä luokituksessa osumatarkkuus lasketaan (TP + TN) / (TP + FP + TN + FN), missä TP ovat todellisesti positiiviset oikein luokitellut, TN todellisesti negatiiviset oikein luokitellut, FP väärän positiiviset ja FN väärännegatiiviset. Moniluokkaisessa tapauksessa osumatarkkuus on oikeiden luokitusten osuus kaikista tapauksista.

Osumatarkkuus kertoo yleisen oikeellisuuden, mutta se voi antaa harhaanjohtavan kuvan erityisesti epätasaisilla luokilla. Esimerkiksi, jos 95 prosenttia tapauksista on negatiivisia, malli, joka ennustaa aina negatiiviksi, saavuttaa 95 prosentin osumatarkkuuden, vaikka siitä ei olisi käytännön hyötyä. Siksi arvioinnissa käytetään usein myös muita mittareita, kuten tarkkuutta (precision), kattavuutta/sensitiivisyyttä (recall), F1-pistettä sekä ROC-AUC:ia. Lisäksi on tärkeää huomioida, mitä virheet merkitsevät ja kuinka suurta kustannusta väärä positiivinen tai väärä negatiivinen virhe aiheuttaa.

Monikäyttöisissä sovelluksissa osumatarkkuus on hyvä perusmittari, mutta se kannattaa raportoida yhdessä muiden mittareiden kanssa ja ottaa huomioon luokkien epätasainen jakauma sekä virheiden luonnetta.