correction value的意思

美 / kəˈrekʃən ˈvælju / 英 / kəˈrɛkʃən ˈvælju /

[统计] 校正值；改正值

正确性值（correction value）是指在一个统计模型的不同样本中，用来比较模型准确率的一种方法。它可以帮助使用者确定模型的准确率。正确性值在机器学习领域得到广泛应用，可用于判断模型在测试数据集和训练数据集上的准确率是否相等。

使用正确性值来评估模型的步骤如下：

1. 首先，把样本数据集分成两个，即训练数据集和测试数据集。其中，训练数据集是用来训练模型的，测试数据集则用来评估模型的性能。

2. 然后，对模型在训练数据集上的准确率进行估计，通常用混淆矩阵来表示模型准确率。

3. 接着，在测试数据集上应用模型，计算出模型在测试数据集上的准确率。

4. 最后，将训练数据集上的准确率和测试数据集上的准确率进行比较，以便确定模型的准确度。

总之，正确性值可以用来帮助使用者找到最佳模型，并确定模型的准确度。通过比较模型在训练数据集和测试数据集上的性能，可以说明模型是否有效。