精度

-二値分類と多クラス分類における正解率（Accuracy）- 正解率（Accuracy）は、分類問題におけるモデルの性能を評価するための重要な指標です。ただし、二値分類と多クラス分類では、正解率の計算方法が異なります。 -二値分類における正解率- 二値分類では、2つのクラス（例えば、スパムと正常メール）を区別します。正解率は、モデルが正しく予測したインスタンスの数を、すべてのインスタンスの総数で割ったものです。 -多クラス分類における正解率- 多クラス分類では、複数のクラス（例えば、犬、猫、鳥）を区別します。正解率は、インスタンスが属するクラスとモデルが予測したクラスが一致したインスタンスの数を、すべてのインスタンスの総数で割ったものです。 -異なる正解率の解釈- 二値分類では、正解率はモデルが特定のクラスをどれだけ正確に予測できるかを示します。一方、多クラス分類では、正解率はモデルがすべてのクラスをどれだけ正確に予測できるかを示します。一般に、多クラス分類の方が二値分類よりも正解率が低くなる傾向があります。これは、多クラス分類ではモデルがより多くの選択肢から予測しなければならないためです。