计算神经网络模型准确性的公式是什么？
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计算神经网络模型准确性的公式是：

准确性 = （正确预测的样本数 / 总样本数） * 100%

这个公式计算的是模型预测正确的比例，其中正确预测的样本数是指模型的预测结果与实际结果完全匹配的样本数量，总样本数是指测试集或验证集中所有的样本数量。结果通常以百分比的形式表示。
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假设我有一个图像分类任务，测试集包含1000张图片，我的模型正确预测了950张，那么准确率是多少？
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根据准确性公式：

准确性 = （正确预测的样本数 / 总样本数） * 100%

你的模型正确预测了950张图片，测试集包含1000张图片，所以：

准确性 = （950 / 1000） * 100% = 95%

因此，你的模型在该测试集上的准确率是95%。
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如果我还需要考虑不同类别的预测情况，应该使用什么指标？
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当你需要考虑不同类别的预测情况时，可以使用以下几种指标：

1. **精确率（Precision）**：对于某类别的所有预测为正的样本中，确实为正的样本所占的比例。计算公式为：
   精确率 = TP / (TP + FP)
   其中，TP（True Positive）是真实值为正且预测值也为正的样本数，FP（False Positive）是真实值为负但预测值为正的样本数。

2. **召回率（Recall）**：对于所有实际为正的样本，被正确预测为正的比例。计算公式为：
   召回率 = TP / (TP + FN)
   其中，FN（False Negative）是真实值为正但预测值为负的样本数。

3. **F1分数（F1 Score）**：精确率和召回率的调和平均值，用于平衡精确率和召回率。计算公式为：
   F1分数 = 2 * (精确率 * 召回率) / (精确率 + 召回率)

这些指标可以帮助你更全面地评估模型在不同类别上的性能，尤其是当数据集不平衡时。
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