区分率怎么算（递进公式怎么算）

区分率，通常也被称为分类准确率，是用来衡量一个分类模型性能的指标。它计算的是模型正确分类的样本数量占所有样本数量的比例。

具体来说，如果有一个测试集包含N个样本，模型正确分类的样本数量为M，那么区分率就是M/N。比如，一个模型在100个样本中正确分类了80个，那么它的区分率就是80%。请注意，区分率可能不是评价模型性能的唯一指标，还需要考虑其他如精度、召回率、F1分数等。

区分度的计算方法有两种：鉴别指数法和相关系数法。 比较测验总分高和总分低的两组被试在项目通过率上的差别得来。