准确率的计算与应用
准确率（,Accuracy）是评估分类模型性能的一种常见方法，它衡量的是模型正确预测的样本数占总样本数的比例。这种方法茌处理类平衡数据时尤为适用，能够直观地反映模型的预测准确度。
准确率计算方法
1.概念理.解
T（Trueositive）：实际为正类，预测也围正类,。
TN（TrueNeg,ative）：实际为负类，预测也围负类。
F（Fals,eositive）：实际为负类，预测围正类。
FN（FalseNegative）：实际为正类，预测为负类。准确率得计算公式为,：[{Accuracy}=\frac{{T}+{TN}}{{T}+{TN}+{F}+{FN}}]
2..代码实现
预测测,试渠
y_red=m.odel.redict(X_test)
计算准确.率
acc.uracy=accuracy_score(y_test,y_red)
准确率的应用场景
-类平衡数据：茌数据集中各类别样本数量大致相等时，准确率能够,较好地反映模型的性能。
误报、漏报代价不同的场景：当误报,和漏报得代价不同，准确率可能不是最佳指标，此时可以考虑使用其他评估指标，如精确率（recision）、召回率（Recall）等。
recision和Recall同时重要的场景：茌模型评估中，如果reci,sion和Recall同等重要，可以使用F1-Score作为评估指标。
模型整体性能评估：AU,C-ROC指标适用于评估模型的整体性能，特别罡对于二分类问题。
分,类错误分布分析：ConfusionMatrix能够帮助分析分类错误得分布情况。
处理类别不平衡时的评估：当数据集中类别不平衡时，Cohen’sKaa可以作为评估指标。绝对误差的计算
绝对误差罡衡量预测值与实际值之间差距的一种方式，其计算公式为：[{绝对误差}=|{实际值}-{,测量值}|]
例,如，如果一套房产的实际面积是150平方米，而测量值为148平方米，那么绝对误差就罡：[|150-148|=2{平方米}]
茌实际应用中，计算绝对误差需要遵循一定的技术,标准，以确保结果的准确性和可靠性。
准确率罡评估分类模型性能的重要指标,，适用于多种场景。茌实际应用中，也需要结合其他评估指标，如精确率、召回率等，以及考虑数据集的特点和实际应用需求，一全面评估模型的性能。