准确度并不能告诉我们草捆里
而，还剩下多少根针。假设总共有 200 根针，但模型只检测到其中 90 根。这意味着模型错过了 110 根针（假阴性），如果我们的目标是找到尽可能多的针，这是重要的信息。单凭准确性还不足 特殊数据库 以涵盖这一方面。
使用预测准确度的好处：
- 专注于最大限度地减少误报，这在这些错误代价高昂时尤其重要（例如垃圾邮件过滤或欺诈检测）。
- 提供有用的信息，确保预测的积极结果的可靠性。
使用预测准确度的缺点：
- 没有考虑假阴性，如果识别所有阳性病例很重要（例如在医学诊断中），这可能是一个问题。
- 处理高度不平衡的数据时可能会产生误导。
何时使用预测准确度：
在假阳性错误比假阴性错 特定时间段内共有特定时间段内共有误更为严重的情况下，精确度是理想的。一些具体的例子包括：
- 检测金融系统中的欺诈交易：误报（合法交易被错误地标记为欺诈交易）可能会导致客户不满。高精度确保只标记真正欺诈的案件。
- 电子邮件垃圾邮件检测：高精度确保合法电子邮件不会被错误地标记为垃圾邮件，从而维护用户信任。
- 罕见疾病的医学检 新加坡电话列表测：在某些情况下（例如后续检测费用昂贵或具有侵入性），假阳性（健康人被误认为生病）会造成不必要的压力和费用，因此准确性是首要考虑的问题。
- 信息提取和搜索引擎：对搜索结果进行排名时，精度可确保最相关的结果出现在顶部。误报（不相关）结果会降低用户体验。