准确度一般是以什么表示的?

准确度一般用正确识别的数量来表示。比如在100次测试中，模型答对80次，准确度就是80。这个指标常用于评估分类任务的好坏，比如图像识别、垃圾邮件过滤等场景。准确度越高，说明系统判断越可靠。但要注意，当数据不均衡时，准确度可能会产生误导。

准确度的局限性

准确度不能反映错误的具体情况。比如在医疗检测中，即使准确度达到95%，如果漏掉了真正病例，后果可能很严重。这时候需要结合精确率、召回率等指标一起看。不同场景对准确度的要求也不同，自动驾驶需要极高准确度，而娱乐类应用可以稍低一些。