Accuracy（准确率）是分类与判定类任务中最基础、最常用的评估指标。它统计预测结果与真实标签完全一致的样本占总样本的比例，直观反映模型的整体正确性。通常以百分比或 0–1 分数报告，数值越高越好。在类别均衡时表现可靠；类别严重不平衡时建议配合 Macro-F1、MCC 或 AUROC 使用。该指标在相关基准和论文中被广泛使用，便于横向比较不同方法或模型版本。