Atualizado em 04/10/2026: verbete refeito: definição curta com fonte, exemplo e termos relacionados; saiu o texto genérico anterior. Como conferimos os dados
Acurácia (accuracy) é a fração de previsões corretas de um modelo de classificação: o número de acertos dividido pelo total de previsões.
Como calcular
Na classificação binária: acurácia = (VP + VN) / (VP + VN + FP + FN), em que VP e VN são os verdadeiros positivos e negativos, e FP e FN, os falsos positivos e negativos. Exemplo: 90 previsões certas em 100 dão acurácia de 90%.
Quando a acurácia engana
Em dados desbalanceados, a acurácia pode ser alta e o modelo, inútil. Se só 1% das transações é fraude, um modelo que sempre responde “não é fraude” tem 99% de acurácia e não pega nenhuma fraude. Nesses casos, olhe também precisão, recall e F1.
Acurácia e precisão são a mesma coisa?
Não. Acurácia olha todos os acertos. Precisão olha só as previsões positivas: de tudo que o modelo marcou como positivo, quanto era positivo de verdade.
Termos relacionados
Fontes (conferidas em 02/10/2026): Google: glossário de machine learning