準確度是什麼意思

準確度（Accuracy）通常用來描述一個模型或系統對數據進行分類或預測時的準確程度。在機器學習和統計學中，準確度是一個重要的評估指標，用來衡量模型預測結果與實際結果之間的一致性。

在二元分類問題中（即預測結果只有兩種類別，如正面或負面、正常或異常等），準確度可以用以下公式來計算：

準確度 = (真陽性 + 真陰性) / 總樣本數

其中，真陽性（True Positive, TP）是指模型正確地將樣本分類為正類，真陰性（True Negative, TN）是指模型正確地將樣本分類為負類。

在多類分類問題中，準確度通常是指平均準確度（Average Accuracy），即所有類別的準確度的平均值。

然而，準確度並不是一個完美的評估指標，因為它會受到類別不平衡（class imbalance）的影響。例如，如果數據集中某一類別的樣本數遠遠超過其他類別，那麼模型只需要將大多數樣本分類為多數類別就可以獲得很高的準確度，即使它對少數類別的分類效果很差。因此，在評估模型性能時，通常會結合其他指標，如精確率、召回率、F1值等。