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文章浏览阅读832次，点赞9次，收藏13次。模型准确率是衡量机器学习模型性能的重要指标之一。在分类任务中，准确率通常定义为模型做出正确预测的比例，即正确预测的数量除以模型做出的预测的总数。例如，对于二元分类问题，可以根据正类别和负类别按如下方式计算准确率：Accuracy=(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)，其中，TP=真正例，TN=真负例，FP=假正例，FN=假负例。通俗来说，准确率反映了模型预测正确的结果所占的比例。它衡量了模型对所有样本的分类准确程度。_jm联合模型准确率