为什么使用二进制精度作为度量标准会产生较高的准确率(95%)，而简单的准确率会产生较低的值(46%)

使用二进制精度作为度量标准可以产生较高的准确率（95%），而简单的准确率会产生较低的值（46%）的原因是：

二进制精度是一种更细粒度的度量标准，它将结果分为两个类别：正类和负类。正类表示预测结果为真，负类表示预测结果为假。这种二元分类的方式可以更准确地衡量模型的性能。
二进制精度考虑了四个重要的指标：真正例（True Positive，TP）、真负例（True Negative，TN）、假正例（False Positive，FP）和假负例（False Negative，FN）。通过计算这些指标，可以得出更全面的模型准确性评估。
简单的准确率只考虑了正确预测的样本数量与总样本数量之间的比例，它无法区分不同类别的预测结果。因此，简单的准确率无法准确地反映模型的性能。
二进制精度可以更好地评估模型在不同类别上的表现。它可以衡量模型对正类和负类的预测能力，从而提供更准确的性能评估。
在实际应用中，二进制精度可以用于评估各种分类任务，例如垃圾邮件过滤、疾病诊断等。通过使用二进制精度作为度量标准，可以更好地评估模型在不同任务中的准确性。

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