准确率函数计算公式（盘点准确率的计算公式）

准确率=(真阳性数+真阴性数)/总样本数

这个公式适用于二分类问题,真阳性数指模型正确预测为正例的样本数,真阴性数指模型正确预测为负例的样本数,总样本数指所有样本数。

准确率=(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)

这个公式也适用于二分类问题,TP(True Positive)指真正例,即模型预测为正例且实际为正例的样本数;

以下是准确率函数计算公式：

准确率函数 = （真阳性 + 真阴性）/（真阳性 + 假阳性 + 真阴性 + 假阴性）

其中，真阳性（True Positive，TP）表示实际为正例的样本被分类器正确地预测为正例的样本数；真阴性（True Negative，TN）表示实际为负例的样本被分类器正确地预测为负例的样本数；假阳性（False Positive，FP）表示实际为负例的样本被分类器错误地预测为正例的样本数；假阴性（False Negative，FN）表示实际为正例的样本被分类器错误地预测为负例的样本数。