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正确率怎么算公式希望能解答下
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正确率（Accuracy）是指在分类任务中，分类器预测正确的样本数与样本总数之比。通常用公式表示为：
Accuracy = (True Positive + True Negative) / Total
其中，True Positive 是分类器正确预测为正的样本数，True Negative 是分类器正确预测为负的样本数，Total 是样本总数。
例如，如果你的分类器在 50 个样本中预测正确了 45 个，那么正确率就是：
Accuracy = (45 / 50) = 0.9
注意，正确率是一种分类指标，并不是很好的评估分类器性能的方法，因为它并不能反映分类器的敏感度和特异度。
答其他回答（2条）
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fuzhouzhiyejishuxueyuan
2026-10-06 02:48:40
答案正确率等于正确的题目数的成绩除以题目的总成绩。
说明这道题考察率的计算问题，这样的问题比较简单，没有什么困难。
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henajianchazhiyexueyuan
2026-10-06 02:48:40
正确率＝做得正确的题数÷全部应该做的总题数x100%.
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评论列表（4条）
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希望本篇文章《正确率怎么算公式》能对你有所帮助！
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本文概览：正确率（Accuracy）是指在分类任务中，分类器预测正确的样本数与样本总数之比。通常用公式表示为：Accuracy = (True Positive + True Negative) / Total其中，True Positive 是分类器正确预测为正的样本数，True Negative 是分类器正确预测为负的样本数，Total 是样本总数。例如，如果你的分类器在 50 个样本中预测正确了 45 个，那么正确率就是：Accuracy = (45 / 50) = 0.9注意，正确率是一种分类指标，并不是很