錯誤率是一箇衡量指標，用於表示在所有測試樣例中錯誤分類的樣例比例。
錯誤率通常定義爲分類錯誤的樣本數佔樣本總數的比例。例如，在機器學習的分類任務中，如果一共有m個樣本，其中有a個樣本被錯誤分類，那麼錯誤率就是a/m。錯誤率是一箇重要的性能指標，它反映了系統、模型或算法的準確性。在二分類問題中，錯誤率可以通過混淆矩陣來計算，其中錯誤率等於錯誤分類的樣本數除以總的樣本數。錯誤率與精度（accuracy）相對應，精度是指正確分類的樣本數佔樣本總數的比例。
錯誤率是一箇衡量指標，用於表示在所有測試樣例中錯誤分類的樣例比例。
錯誤率通常定義爲分類錯誤的樣本數佔樣本總數的比例。例如，在機器學習的分類任務中，如果一共有m個樣本，其中有a個樣本被錯誤分類，那麼錯誤率就是a/m。錯誤率是一箇重要的性能指標，它反映了系統、模型或算法的準確性。在二分類問題中，錯誤率可以通過混淆矩陣來計算，其中錯誤率等於錯誤分類的樣本數除以總的樣本數。錯誤率與精度（accuracy）相對應，精度是指正確分類的樣本數佔樣本總數的比例。