总体精度是在分类问题上常用的指标,通常都是使用基于sk-learn的api来计算模型最终在测试数据集上的总体精度,总体精度(OA)与平均精度(AA)不同,总体精度是模型在所有测试集上预测正确的与总体数量之间的比值,平均精度是每一类预测正确的与每一类总体数量之间的比值,最终再取每一类的精度的平均值。

normalize = False,这个参数表示返回正确的个数

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