準確率意思

準確率（Accuracy）是機器學習和統計學中的一個重要概念，用來評估一個模型預測正確的能力。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），準確率被定義為模型預測正確的樣本數佔總樣本數的比例。

公式表達為： 準確率 = (真正例 + 真反例) / 總樣本數

其中：

• 真正例（True Positives, TP）：預測為正類且實際上也為正類的樣本數。
• 真反例（True Negatives, TN）：預測為負類且實際上也為負類的樣本數。
• 假正例（False Positives, FP）：預測為正類但實際上為負類的樣本數。
• 假反例（False Negatives, FN）：預測為負類但實際上為正類的樣本數。

在多類分類問題中，準確率通常是指平均準確率（Average Accuracy），即所有類別的準確率的平均值。然而，平均準確率有時可能會因為類別不平衡的問題而產生誤導，因此有時會使用其他評估指標，如宏平均（Macro Average）、微平均（Micro Average）或特徵平均（Weighted Average）來進行更全面的評估。

準確率是一個直觀且容易理解的指標，但它並不是評估模型性能的唯一標準。在某些情況下，例如不平衡數據集，準確率可能不是最適合的評估指標。此時，可能需要考慮使用其他評估指標，如精確率、召回率、F1值等，來更全面地評估模型的性能。