دقة (Accuracy) هي المقياس الأكثر أساسية وشيوعاً في مهام التصنيف والقرار. فهي تحسب نسبة العينات التي تتطابق فيها نتائج التنبؤ تماماً مع التسميات الحقيقية من إجمالي العينات، مما يعكس بشكل مباشر الدقة الإجمالية للنموذج. عادةً ما يتم الإبلاغ عنها كنسبة مئوية أو كقيمة تتراوح بين 0 و1، حيث تشير القيم الأعلى إلى أداء أفضل. تكون هذه المقياس موثوقة عندما تكون الفئات متوازنة؛ وفي حالة عدم التوازن الشديد بين الفئات، يُنصح باستخدامها جنباً إلى جنب مع مقاييس أخرى مثل Macro-F1، أو MCC، أو AUROC. يُستخدم هذا المقياس على نطاق واسع في المعايير المرجعية والدراسات الأكاديمية، مما يسهل المقارنة الأفقية بين الأساليب أو إصدارات النماذج المختلفة.