检验准确率与错误率是用来考核什么的?

检验准确率与错误率是考核模型性能的重要指标。准确率衡量模型预测正确的数量，错误率则反映预测失败的次数。比如图像识别中，准确率越高说明模型越可靠；错误率越低代表模型越精准。这些数据帮助开发者优化算法，提升系统稳定性。

实际应用中，准确率与错误率直接影响用户体验。比如医疗诊断中，高准确率能减少误诊，低错误率保障安全。自动驾驶领域，这些指标直接关系到行车安全。通过持续监测和调整，确保模型在各种场景下表现稳定可靠。