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Sklearn 机器学习指标详解：准确率 accuracy_score
在使用机器学习模型解决分类问题时，准确率（Accuracy） 是最直观也最常用的评估指标之一。
本文将围绕 Sklearn 中的 accuracy_score 函数展开，从定义原理、使用方法、注意事项到实战案例，全面剖析这一指标的应用场景与局限。
🧠 一、什么是准确率（Accuracy）？
准确率表示模型预测正确的样本数量占总样本数量的比例，数学表达如下：
Accuracy = 预测正确的样本数 总样本数 = T P + T N T P + T N + F P + F N \text{Accuracy} = \frac{\text{预测正确的样本数}}{\text{总样本数}} = \frac{TP + TN}{TP + TN + FP + FN} Accuracy=总样本数预测正确的样本数=
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