准确率是分类问题中最直观最简单的评价标准，但是我们在实际项目中并未用准确率作为评估标准，为啥呢，因为我们的数据并不是正负样本一比一的（多分类问题中label也通常不是等比的）,比如，当某个二分类问题中负样本占90%，如果一个模型把所有样本都预测为负样本，也可以得到90% 的准确率，就是说当不同类别的样本比例不均衡是，占比较大的类别就成为了影响准确率的最主要因素，所以通常我们不会用准确率作为评价标准