模型准确率：评估分类模型性能的关键指标

模型准确率是指模型在测试集上正确预测的样本数占总样本数的比例。它是评估分类模型性能的常用指标之一。模型准确率越高，说明模型的预测能力越好。但是，模型准确率不能反映模型在不同类别上的表现情况，因此需要结合其他指标进行综合评估。例如，如果数据集中某一类别的样本数量较少，模型可能会更倾向于预测为多数类别，导致该类别的准确率较低，此时需要考虑召回率、精确率等指标。