相对准确度是指模型在预测标签上的准确度，是预测值与实际值之间的吻合程度。而符合率是指模型在预测标签上的精确度，也就是指模型预测出来的结果与实际标签的一致性。相对准确度和符合率的计算主要依赖于混淆矩阵，其具体的计算步骤为：
1. 用模型预测出一系列的结果，统计这些结果和实际标签之间的匹配情况，形成混淆矩阵。
2. 以全类别为分类指标，计算混淆矩阵中各类别准确度与其所占比例，从而得出相对准确度。
3. 计算混淆矩阵中真阳性的比例，即模型正确预测出的实际标签的比例，从而得出预测符合率。
问相对准确度和符合率怎么算
问题描述：
相对准确是什么意思
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相对准确度是指与真实值相比，预测值的准确度，而符合率则是指数据的变化和真实值之间的拟合程度。
一般情况下，可以用RMSE（均方根误差）、MAE（平均绝对误差）和R2（决定系数）来衡量这些指标。
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准确率=符合条件的测定值个数/总测定值个数*100%。
准确度的科学定义：指在一定实验条件下多次测定的平均值与真值相符合的程度，以误差来表示。它用来表示系统误差的大小。又称一致率，是指在相同条件下用某种测量工具（如筛检试验)重复测量同一受试者时结果的一致程度。
符合率可用于比较两个医师筛检诊断同一组病人，或同一医师两次筛检诊断同一组病人的结果。
符合率=(A+D)/(A+B+C+D)
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相对准确度，是理论计算出来的。符合率，是根据实际情况测算出来了。
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