accuracy是什么意思_accuracy用法_accuracy怎么读_accuracy翻译_accuracy含义

1. accuracy和accuration区别？
2. accuracy有几种形式？
3. Precision跟accuracy有什么差别？

accuracy和accuration区别？

accuracy使用比较广泛，强调“精确度，准确度” ，accuaration用的比较少，多数字典中都没有此单词，我能查到的只有《网易有道词典》中有有三个例句，下面是其中比较简单的一个句子

The approach adopts hierarchic matching strategy to speed up the matching , and at the same time, the accuration of the matching is improved.

accuracy有几种形式？

accuracy有三种形式

复数形式：accuracies;

形容词形式是accurate

副词形式是accurately

accuracy 基本解释

名词精确（性），准确（性）

accuracy 相关例句

1. Accuracy is more important than speed in his new job.

对他的新工作，准确比速度更重要。

Precision跟accuracy有什么差别？

Precision 和 accuracy 是机器学习和数据挖掘中常用的度量指标，用于评估模型的性能。它们有一些相似之处，但也有一些重要的区别。

精确率（Precision）是指在模型预测为正类（即预测为是的样本）中，实际为正类的样本所占的比例。它可以用如下公式表示：

Precision = True Positive / (True Positive + False Positive)

其中，True Positive（真正例）表示模型预测为正类且实际为正类的样本数，False Positive（假正例）表示模型预测为正类但实际为负类的样本数。

准确率（Accuracy）是指模型预测正确的样本数在所有样本中所占的比例。它可以用如下公式表示：

Accuracy = (True Positive + True Negative) / (True Positive + True Negative + False Positive + False Negative)

其中，True Positive（真正例）表示模型预测为正类且实际为正类的样本数，False Positive（假正例）表示模型预测为正类但实际为负类的样本数，True Negative（真负例）表示模型预测为负类且实际为负类的样本数，False Negative（假负例）表示模型预测为负类但实际为正类的样本数。

总的来说，Precision 关注的是预测为正类的样本中有多少是正确的，而 Accuracy 关注的是所有预测中正确的比例。因此，Precision 适用于需要关注预测精确度的应用，而 Accuracy 适用于需要关注整体准确性的应用。

精度（Precision）和准确度（Accuracy）是两个经常在科学和工程领域中使用的术语，但它们之间存在着细微的区别。精度（Precision）是指测量或计算结果的一致性程度，即重复测量或计算时得到的结果是否接近。精度越高，测量或计算结果的重复性就越好。

准确度（Accuracy）是指测量或计算结果与真实值的接近程度，即测量或计算结果与实际情况是否相符。

准确度越高，测量或计算结果与真实值的偏差就越小。 精度与准确度是两个不同的概念，它们之间并不总是一致的。测量或计算结果可以很精确，但并不准确；也可以很准确，但并不精确。