準確值意思

準確值（Accuracy）是指一個模型或測量結果與實際值之間的一致程度。在統計學和機器學習中，準確值通常用來評估一個模型預測的準確性。準確值越高，表示模型的預測結果與實際結果越接近，模型的性能越好。

在二元分類問題中，準確值被定義為正確預測的正例（True Positives）和正確預測的負例（True Negatives）的總和，除以所有預測的總和。公式表達如下：

準確值 = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)

其中，TP表示正例的真正例，TN表示負例的真正例，FP表示負例的偽陽性，FN表示正例的偽陰性。

在多類分類問題中，通常會使用宏平均（Macro-average）或微平均（Micro-average）來計算準確值。宏平均是指對每個類別的準確值求平均，而微平均是指將所有類別的預測結果混合起來，然後計算準確值。

除了在分類問題中，準確值也可以用來評估回歸問題的性能，但通常會使用其他評估指標，如均方根誤差（RMSE）或平均絕對誤差（MAE）。