准确度等级怎么算

准确度等级的计算方法如下:

1. 确定评价指标。准确度等级的评价指标通常包括正确样本数、错误样本数、准确率等。正确样本数指分类正确的样本数,错误样本数指分类错误的样本数,准确率等于正确样本数/总样本数。

2. 收集数据。对测试数据的预测结果进行评分,统计正确预测的样本数和错误预测的样本数。

3. 计算准确率。准确率=正确样本数/总样本数。准确率越高,准确度越高。

4. 设置准确度等级区间。一般将0-30%划分为极差,30-50%为较差,50-70%为良好,70-90%为优秀,90%以上为十分优秀。也可根据实际情况设定其他区间范围。

5. 判断准确度等级。将计算得到的准确率与准确度等级区间对应,即可判断准确度等级。如准确率为85%,按照上述区间范围,其准确度等级为优秀。

6. 综合多指标。实践中,准确度等级不单独靠准确率来判断,也会综合考虑其他指标,如:

• 准确率∶测度正确分类样本比例,范围0-100%,越高越好。

• 召回率∶测度相关样本被正确分类的比例,范围0-100%,越高越好。

• F1 score∶召回率与准确率的调和平均数,范围0-1,越接近1越好。

• 误差率∶测度错误分类样本比例,范围0-100%,越低越好。

综合多个指标,对各指标设置权重,加权计算得分,得分越高准确度等级越高。

7. 结果分析与优化。分析影响准确度的因素,查找误差来源,然后进行模型优化和调整,提高分类准确性。