説明
精度は、分類器がインスタンスのクラスをどの程度正確に予測できるかを示す尺度です。精度は、正しい予測 (真陽性と真陰性) の数を予測の総数で割ることによって計算されます。真陽性とは、陽性であると正しく予測された (ターゲット クラスに属する) インスタンスです。真の陰性は、陰性 (ターゲット クラスに属さない) として正しく予測されるインスタンスです。