模型评估：如何衡量准确度？

准确度是衡量模型性能的一个重要指标，可以用以下公式来计算：

准确度 = 正确预测的数量 / 总预测的数量

其中，正确预测的数量是指模型预测结果与实际结果完全相同的样本数，总预测数量是指模型预测的所有样本数。

例如，如果我们有100个样本进行分类，模型正确预测了80个样本，那么准确度就是80/100 = 0.8，即80%。

除了准确度外，还有其他用于衡量模型性能的指标，如精确度、召回率、F1值等，需要根据具体问题和模型选择合适的指标进行评估。