mPA和Accuracy的区别

mPA和Accuracy都是用来评估分类模型性能的指标，但是它们的计算方式有所不同。

Accuracy指分类模型在所有样本中正确分类的比例，即正确分类的样本数除以总样本数。例如，如果一个分类模型对100个样本进行分类，其中有85个样本被正确分类，那么这个模型的Accuracy为85%。

mPA（mean per-class accuracy）是指分类模型在每个类别上的平均准确率，即每个类别被正确分类的样本数除以该类别的总样本数的平均值。例如，如果一个分类模型对5个类别的100个样本进行分类，每个类别的总样本数分别为20、20、30、15、15，其中每个类别被正确分类的样本数分别为18、16、25、10、12，那么这个模型的mPA为（18/20+16/20+25/30+10/15+12/15）/5=0.75。

因此，Accuracy评估的是整体分类效果，而mPA评估的是每个类别的分类效果，并且对于不均衡的数据集，mPA更能反映模型性能。

相关问题

top1-accuracy和accuracy区别

b'top1-accuracy' 和 'accuracy' 的区别在于计算精度的方式不同。'top1-accuracy' 是指在排名前1的结果中，有多少样本的预测结果与真实结果相同；而'accuracy' 则指在所有样本中，有多少样本的预测结果与真实结果相同。通常情况下，'top1-accuracy' 较高，表示模型在预测排名前1的结果时表现较好，但它不一定能反映出整个模型的整体表现。而'accuracy' 则更能反映出整个模型的表现，但它的计算方式相对简单一些。

precision和accuracy的区别

Precision和accuracy都是评估模型预测结果的指标，但它们的意义不同。

Precision（精确率）是指模型预测为正例的样本中，真正为正例的样本所占的比例。即：

Precision = TP / (TP + FP)

其中，TP表示真正为正例的样本数，FP表示预测为正例但实际为负例的样本数。Precision越高，说明模型预测为正例的样本中，真正为正例的比例越高，模型的误判率越低。

Accuracy（准确率）是指模型预测正确的样本数占总样本数的比例。即：

Accuracy = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)

其中，TP表示真正为正例的样本数，TN表示真正为负例的样本数，FP表示预测为正例但实际为负例的样本数，FN表示预测为负例但实际为正例的样本数。Accuracy越高，说明模型预测正确的比例越高，模型的整体表现越好。

因此，Precision和accuracy的区别在于Precision关注的是模型预测为正例的准确性，而accuracy关注的是整体预测的准确性。