考虑到这个主题的重要性以及它对技术和反欺诈系统世界的影响方式，我们决定写这篇文章。在其中，您一定会了解准确性的含义、其重要性以及如何在企业中实施该概念。继续阅读！
准确度的概念
该术语的起源是英语中的“准确性”一词。然而，正是在物理和数学领域，这个概念开始在巴西得到加强，因为各地区开始谈论它来定义实验结果与其真实值的接近程度，其中准确性越高，它就越真实。 。 和。
在技术应用中，它也可以被定义为实验结果与其真实参考值的接 白俄罗斯电话号码数据 近程度。因此，它决定了准确程度。换句话说，它是量化期望的理想值与实际或测量值之间的误差水平的度量。
准确度和精密度概念的区别
尽管它们可能具有相似的含义，甚至经常被用作同义词，但明确它们是不同的概念非常重要。为了避免错误，有必要清楚每一项的特殊性。
精度是不同测量产生的变异程度。因此，过程越精确，获得的值之间的差异就越小。准确度是准确度和精确度之间的总和。换句话说，其中，通过实验获得的结果不仅必须准确，而且还必须接近作为依据的参考值或真实值。
这些术语的定义根据上下文而有所不同。总体分析，这个概念更多的是与准确性相关。它代表正在进行某种类型测量的仪器与现实的接近程度。
一个明显的例子是定义网络安全系统保护级别的程序。因此，它对应于一种衡量标准，用于定义该工具的有效性是否接近其实施时预期的保护。
在公司中的重要性
无论实验的目的是什么，依赖实验结果的高精确度都是至关重要的。当我们谈论技术的应用时，更是如此。
例如，在反欺诈解决方案中应用人工智能和机器学习时，必须具有非常高的准确性，以确保消费者受到保护并控制犯罪行为。
换句话说，可以确保用于该过程的方法具有令人满意的结果，并且该技术的应用是以尽可能正确的方式进行的。
这样，就可以衡量系统的质量和特异性。同样重要的是要提到的是，准确性是一种可以添加到业务中现有的其他流程和指标中的衡量标准。通过这种方式，您可以提高系统识别和防止欺诈的能力。
准确度等级
这不是一个简单存在或不存在的二元概念。有一些百分比级别可以帮助对模型的准确性是否令人满意进行分类。这是一个复杂的过程，需要分析者对其进行解释，特别是衡量公司某些领域或部门、流程、产品等的有效性。
为了更好地了解您的水平如何发挥作用，让我们想象一下检测疾病的实验室测试。因此，我们定义他的准确性是根据他正确猜测患者是否患病的次数来衡量的。
根据所讨论的疾病，它可能接近 80%，一方面这可能看起来很有趣，但如果从另一个角度分析，价值很低。毕竟有方法和流程可以达到99.99%的水平。在分析需要更精确解释的问题时，必须将不同级别的百分比分开。
因此，创建了适合每个系统或流程的级别。看看他们是什么！
低的
我们遇到的第一个级别称为低级别。当百分比介于 0% 和 30% 之间时，就会发生这种情况。因此，无论其目标如何，我们都会将系统分类为准确性较低。
因此，很少有人相信所获得的结果接近现实。考虑到打击欺诈，当你的级别较低时，风险相对较高，这对于解决方案来说并不有趣。
在网络犯罪预防系统中，必须非常谨慎地评估这一级别。准确性低可能会导致公司错误地选择消费者，将真正想在其机构开展业务的人归类为欺诈者。另一方面，系统也可以接受欺诈者的存在，认为他们是合法消费者。