分类指标准确率和正确率的区别?

准确率指分类正确的样本数量占总样本数量的比例，反映整体分类效果；正确率指在所有被预测为正类的样本中，真正为正类的比例，衡量模型对正类的识别能力。

区别

准确率：计算所有样本中分类正确的数量，包括正类和负类。比如模型处理100个样本，90个分类正确，准确率就是90。这个指标适合数据均衡的情况，能直观看出模型的整体表现。

正确率：只关注模型判断为正类的样本中有多少是真正的正类。比如模型预测80个为正类，其中70个正确，正确率就是70。这个指标在数据不平衡时更有用，能反映模型对正类的识别精准度。