模型准确率用于衡量机器学习（ML）模型基于数据进行预测或决策的能力。它是评估机器学习模型性能的常用指标，可用于比较不同模型的性能，或者评估特定模型在某一给定任务中的有效性。
测量模型准确率的方法有很多种，具体取决于机器学习模型的类型以及所解决问题的性质。一些常见的方法包括分类准确率、均方误差和平均绝对误差 。
分类准确率是分类任务中常用的模型准确率衡量指标，它指的是模型做出的正确预测在所有预测中所占的比例。通常，计算分类准确率是用模型做出的正确预测数量除以模型做出的预测总数。
均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）通常用于衡量回归模型的准确率，回归模型用于预测连续值。均方误差是预测值与实际值之差的平方的平均值，而平均绝对误差是预测值与实际值之差的绝对值的平均值。
除了这些指标外，人们也常用其他模型准确率指标，如精确率、召回率和 F1 分数，这些指标在不均衡分类任务中特别有用。