Precision and Recall
The two metrics that actually tell you whether a classifier works when one class is rare.
La precisión pregunta: de todo lo que el modelo marcó, ¿cuánto era correcto? El recall pregunta: de todo lo que debió marcar, ¿cuánto atrapó? Se compensan entre sí, y cuál de los dos optimizas es una decisión de producto, no técnica. La exactitud esconde a ambos.
En la práctica: Un modelo de fraude que atrapa el 60% del fraude (recall) con el 90% de sus alertas genuinas (precisión) puede ser mejor que uno con 99.9% de exactitud que no atrapa nada.