多分类中的accuracy越大越好吗

在多分类中，accuracy并不一定越大越好。因为accuracy只是简单地计算了预测正确的样本数占总样本数的比例，而忽略了不同类别之间的重要性差异。在某些情况下，某些类别的准确率可能比其他类别更重要，因此需要使用其他评估指标来评估模型的性能，如precision、recall、F1-score等。

相关问题

多分类中的总accuracy和不同分类的accuracy

在多分类问题中，总accuracy指的是在所有类别中正确分类的样本数占总样本数的比例。而不同分类的accuracy则是指针对每个类别计算的正确分类的样本数占该类别总样本数的比例。

例如，假设有一个三分类问题，共有100个样本，其中类别1有30个样本，类别2有40个样本，类别3有30个样本。模型在类别1中正确分类了25个样本，类别2中正确分类了30个样本，类别3中正确分类了20个样本。那么总accuracy为(25+30+20)/100=0.75，类别1的accuracy为25/30=0.83，类别2的accuracy为30/40=0.75，类别3的accuracy为20/30=0.67。可以看到，不同分类的accuracy可以帮助我们更细致地了解模型在每个类别上的表现。

多分类的recall和accuracy是一样的吗

不一定。Recall和Accuracy是评估分类模型性能的两个指标。Recall是指在所有实际为正类的样本中，模型正确预测为正类的比例，而Accuracy是指模型所有预测正确的样本数占总样本数的比例。在二分类问题中，如果正负样本比例相等，那么Recall和Accuracy是一样的。但在多分类问题中，由于不同类别的样本数可能相差很大，因此Recall和Accuracy可能会有很大差异。例如，如果某个类别的样本数很少，那么即使模型对该类别的预测准确率很高，但由于该类别的样本数较少，其对Accuracy的影响较小，因此Recall可能会很低。因此，需要根据具体情况选择合适的指标来评估模型性能。