📚分类指标准确率(Precision)和正确率(Accuracy)的区别🤔

在机器学习中，准确率(Accuracy) 和 精确率(Precision) 是两个经常被提及的概念，但它们可不是一回事哦！🧐

准确率 是指模型预测正确的样本占总样本的比例，简单来说就是“整体表现”。例如：一个模型识别猫和狗的准确率为90%，说明它对所有测试数据的判断有90%是正确的。🎯

而精确率 则更关注特定类别预测的准确性。比如当你用模型预测某类别的样本时，精确率衡量的是这些预测中有多少是真的属于这个类别的。💡 如果模型说“这是猫”，但其实只有80%的概率是真的猫，那它的精确率就是80%。

两者看似相似，但应用场景不同。准确率适合评估全局效果，而精确率则更适合关注某一类别的精准度。📊 所以，下次选择指标时，可得看清楚啦！🎯

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