準確度在分類問題中的應用及其局限性

適用於分類問題。 定義為正確預測的數量除以總預測數量。 公式為 Accuracy=正確預測數量 總預測數量 準確度高意味著模型在分類上做得較好。然而，當類別分布不 均衡時，準確度可能不是一個好的指標。

你所描述的是「準確度」（Accuracy），這是一個常用於分類問題的評估指標。準確度的公式為：

[ \text{Accuracy} = \frac{\text{正確預測數量}}{\text{總預測數量}} ]

準確度高意味著模型在分類上做得較好。然而，當類別分布不均衡時，準確度可能不是一個好的指標。例如，如果一個數據集中有95%的樣本屬於一個類別，而只有5%的樣本屬於另一個類別，那麼一個總是預測多數類別的模型也會有很高的準確度，但這並不代表模型真的有效。

在類別分布不均衡的情況下，其他評估指標可能更適合，例如：

1. 精確度（Precision）：正確預測的正類別數量除以預測為正類別的總數。
2. 召回率（Recall）：正確預測的正類別數量除以實際正類別的總數。
3. F1分數（F1 Score）：精確度和召回率的調和平均數。
4. ROC曲線和AUC值：用於評估分類模型的整體性能。

這些指標可以提供更全面的模型性能評估，特別是在處理不均衡數據集時。