什么是准确率（Accuracy）？

准确率（Accuracy）是机器学习中评估分类模型性能的核心指标，它衡量模型预测正确的样本比例，即正确分类的样本数除以总样本数。在二元分类任务中，准确率的计算公式为（真阳性 + 真阴性） / （真阳性 + 真阴性 + 假阳性 + 假阴性），其值范围在0到1之间，越接近1表示模型整体预测能力越强。

在AI产品开发的实际落地中，准确率作为直观的评估工具，常被产品经理用于快速判断模型效果，例如在用户行为预测或图像识别系统中。然而，需警惕其在数据不平衡场景下的局限性（如欺诈检测数据集），此时需辅以精确率、召回率等指标进行综合优化，以确保模型在真实世界中的鲁棒性和公平性。