What is a common issue with using accuracy as a metric for imbalanced classes?

Đáp án đúng: "It can be misleading.". Accuracy (độ chính xác tổng thể) là tỉ lệ dự đoán đúng trên tổng số mẫu, nên khi các lớp mất cân bằng, chẳng hạn 99% giao dịch hợp lệ và 1% gian lận, một mô hình luôn đoán hợp lệ vẫn đạt accuracy 99% dù không bắt được ca gian lận nào; vì vậy cần xem thêm precision, recall, F1 hoặc ma trận nhầm lẫn. "It is always accurate." sai vì chính ví dụ trên cho thấy con số cao có thể che giấu một mô hình vô dụng với lớp thiểu số. "It is the only metric available." sai vì còn nhiều chỉ số khác như recall, F1, ROC AUC hay PR AUC, vốn phù hợp hơn cho dữ liệu mất cân bằng. "It does not consider false positives." sai vì accuracy có tính dương tính giả: chúng nằm trong phần dự đoán sai làm giảm tử số; vấn đề thật là nó gộp mọi loại lỗi làm một và để lớp đa số lấn át kết quả.