​​模型准确率计算公式用于衡量分类模型的整体预测正确率，其核心公式为：$Accuracy=\frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN}$，其中$TP$（真正例）和$TN$（真负例）是正确预测的样本数，$FP$（假正例）和$FN$（假负例）是错误预测的样本数。​​ 这一指标直观反映了模型在平衡数据集中的表现，但需注意其局限性——当数据类别不平衡时，高准确率可能掩盖模型对少数类的识别缺陷。

1. ​​公式解析与术语定义​​
   准确率计算依赖混淆矩阵的四个关键参数：

   • ​​真正例（TP）​​：模型正确预测为正类的样本数，如疾病检测中的真实患者被正确诊断。
   • ​​真负例（TN）​​：模型正确预测为负类的样本数，如健康人被正确判定为无病。
   • ​​假正例（FP）​​：模型误将负类预测为正类，即“误报”。
   • ​​假负例（FN）​​：模型漏判的正类样本，即“漏报”。
     通过公式可快速计算模型整体正确率，例如：若100个样本中85个预测正确，准确率为85%。

2. ​​适用场景与局限性​​
   准确率适合类别均衡的数据（如猫狗分类各占50%），但在极端不平衡数据中可能失效。例如，若负样本占99%，模型全预测为负时准确率高达99%，却完全无法识别正类。此时需结合精确率、召回率等指标综合评估。

3. ​​实际应用中的优化策略​​

   • ​​交叉验证​​：通过K折交叉验证减少数据划分的随机性，提升准确率评估的稳定性。
   • ​​数据平衡处理​​：对不平衡数据采用过采样、欠采样或生成合成数据（如SMOTE）以改善少数类识别。
   • ​​多指标联合分析​​：在医疗等高风险领域，需同时监控召回率（减少漏诊）和精确率（降低误诊）。

​​总结​​：准确率是模型评估的基石指标，但需结合数据分布和业务需求灵活使用。实践中建议通过混淆矩阵全面分析模型表现，并针对特定场景优化阈值或引入加权准确率等改进方法。