分类模型中的准确率和置信度是什么？两者之间的关系是什么？如果提高置信度，会影响什么？
准确率是指预测的分类和实际的分类的比率，越高说明分类效果越好置信度是指，有多大的可能，这个预测分类是正确的。越高说明预测的把握越大前者是用来评价模型本身的好坏，后者是在模型一定的情况下，评价某个预测的准确性。好比一次英文考试，前者评价的是考生水平的高低。后者是某个考生做某道题目，他对自己给出的答案是否有把握的一种判断。