模型评估（准确率）

模型评估是衡量机器学习或深度学习算法性能的重要步骤，其中准确率是最常见的评估指标之一。准确率是指模型预测正确的样本数占总样本数的比例。例如，如果一个模型在100个样本中预测对了70个，那么它的准确率就是70%。准确率越高，说明模型的预测能力越强。然而，准确率并不是唯一的评估指标，有时候我们还需要考虑到其他因素，如模型的复杂性、训练时间和数据量等。因此，在实际应用中，我们需要根据具体的需求和场景来选择合适的评估指标。