準確率是什麼

準確率（Accuracy）是評估分類模型性能的一種指標，指的是模型正確預測的樣本數量佔總樣本數量的比例[2，4，5，6，7]。

準確率是機器學習中常用的一箇概念，用於衡量分類模型的好壞，值越高表示模型的分類效果越好，在類別平衡的情況下，準確率是一箇有效的評估指標。然而，如果數據集中不同類別的樣本數量差異較大（即類別不平衡），那麼準確率可能會高估模型的性能，特別是當模型傾向於預測佔比較多的類別時[5，6，7]。

此外，在測量結果正確反映被測狀態量的情況下，準確率等於正確檢測的次數除以總檢測次數。