🌟分类指标准确率(Precision)和正确率(Accuracy)的区别🎯

在机器学习的世界里，有两个概念常常被混淆：准确率(Accuracy) 和 精确率(Precision)。虽然它们只有一字之差，但意义却大相径庭！🔍

首先，Accuracy（准确率） 是指模型预测正确的样本占总样本的比例。它是一个全局性的指标，适用于数据分布均衡的情况。例如，如果一个分类任务中正负样本各占50%，而模型预测完全正确，那么Accuracy就会很高。然而，当数据不平衡时，Accuracy可能就显得不够可靠了。💡

相比之下，Precision（精确率） 更关注于预测为正类的样本中有多少是真正的正类。换句话说，它衡量的是模型“精准”的能力。比如，在垃圾邮件过滤系统中，Precision越高，意味着标记为垃圾邮件的邮件中，真正是垃圾邮件的比例越大。🎯

因此，当我们评价一个模型时，不仅要考虑Accuracy，还要结合Precision等其他指标，才能全面了解模型的表现！💪✨