混淆矩阵的准确率公式

混淆矩阵是用于评估分类模型性能的一种工具，它将模型的预测结果与真实结果进行比较。准确率是混淆矩阵中的一个指标，用于衡量模型的整体预测准确程度。

混淆矩阵的准确率公式如下：

准确率 = (真阳性 + 真阴性) / (真阳性 + 假阳性 + 真阴性 + 假阴性)

其中，真阳性表示模型正确预测为正样本的数量，真阴性表示模型正确预测为负样本的数量，假阳性表示模型错误预测为正样本的数量，假阴性表示模型错误预测为负样本的数量。

通过计算混淆矩阵的准确率，我们可以评估模型的整体预测准确程度，即模型正确预测的样本占总样本数的比例。