精準度意思

精準度（Accuracy）是指一個模型或測量工具預測正確的能力。在機器學習和數據科學中，精準度通常用來評估一個分類模型的性能。精準度越高，表示模型預測的正確結果越多。

在分類問題中，精準度可以定義為所有預測正確的樣本中，真正例（True Positives）的比例。公式表達如下：

精準度 = (真正例數 / (真正例數 + 假正例數))

例如，在一個二元分類問題中，模型預測正類別的樣本中，真正例和假正例的總和，除以所有預測為正類別的樣本數。

然而，精準度有一個缺點，那就是在類不平衡的數據集中，它可能會產生誤導。例如，如果數據集中大部分的樣本都是負例，而模型將所有樣本都預測為負例，這樣模型的精準度會非常高，但實際上它並沒有很好地分類正例。

因此，在評估分類模型的性能時，通常會結合其他指標，如召回率、F1值、AUC-ROC曲線等，以獲得更全面的模型性能評估。