穴位的精准度重要吗，是的，精准的穴位很重要。

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准确率是什么意思

准确率是一个衡量模型的性能指标，它表示模型对于特定数据场景的预测或预测结果正确的分类比例，也可以用来表达机器学习模型或某种特定算法泛化能力的强弱。

准确率的定义是特定问题的特定数据场景因模型形成的预测或分类带来的准确度。

例如：

垃圾分类，准确率表示模型归类出来的垃圾中属于真正垃圾的概率。

一般来说，准确率越高说明模型效果越好，模型越强大。

召回率和准确率的经典例子

召回率和准确率是机器学习中最常见的性能度量,是评估模型预测结果的重要指标.用一个经典的例子来解释召回率和准确率就是垃圾邮件识别. 假设我们的算法正被用来识别一组电子邮件中的垃圾邮件, 其中有1000封邮件中60封垃圾邮件. 算法预测出来结果是80封邮件属于垃圾邮件. 对于这个例子，准确率是计算算法正确识别出垃圾邮件（TP）的比例，也即正确识别出垃圾邮件个数除以所有垃圾邮件的个数。

所以准确率为：

TP/（TP+FP），而召回率则为：

TP/（TP+FN）。

其中FP为误把正常邮件判定为垃圾邮件的邮件，而FN则是指没有正确判定为垃圾邮件的邮件。

可以计算出两者的值，准确率为：

80/80+20=80%; 召回率为：

80/60+20=80% ,这便是召回率和准确率的经典例子。