La precisión (precision en inglés) representa el ratio entre verdaderos positivos y número total de positivos predichos. Por ejemplo, si estamos clasificando transacciones bancarias como fraudulentas o no, la precisión sería el número de transacciones fraudulentas verdaderas detectadas dividido por el número total de transacciones identificadas como fraudulentas (lo fuesen o no): si hemos detectado 5 de las que 4 eran fraudulentas, la precisión ha sido de 4 / 5 = 0.8. El clasificador ideal tendría una precisión de 1, pues todas las predicciones positivas serían verdaderas. De forma equivalente, el peor clasificador posible tendría una precisión de 0, pues todas las predicciones positivas serían falsas.
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