accuracy表示什么

accuracy（准确率）是分类模型性能评估的一种指标，表示模型在所有分类样本中，正确分类的样本数占总样本数的比例。在机器学习中，我们会将数据集分为训练集和测试集，训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的性能，accuracy是评估测试集上模型分类准确度的一种常用指标。通常来说，accuracy越高，表示模型的分类性能越好。

相关问题

非线性SVM分类器中accuracy等于1表示什么

在非线性SVM分类器中，accuracy等于1表示分类器对训练集中的所有样本都进行了正确的分类。这意味着分类器能够完美地将所有训练数据分为正类和负类。然而，需要注意的是，如果该分类器未能正确地处理测试数据，则这种结果可能是过拟合的结果。因此，为了更好地评估分类器的性能，还需要使用其他指标来评估其在测试数据上的表现。

accuracy什么意思

accuracy是指在分类问题中，模型预测结果与真实标签相符的比例。它是衡量模型性能的一种常用指标，通常用一个介于0和1之间的数值表示。较高的准确率表示模型预测结果与真实标签相符的概率较大，即模型的分类能力较强。准确率可以通过计算预测正确的样本数量与总样本数量的比例来得到。例如，如果一个模型在100个样本中正确分类了85个样本，则其准确率为0.85或85%。