人工神经网络预测的精度准确度真的够吗？

其实神经网络的准确率的标准是自己定义的。引用CSDN博主aifans_bert回复：

我把你的例子赋予某种意义讲解：

1，期望输出[1 0 0 1]，每个元素代表一个属性是否存在。像着4个元素分别表示：是否肺炎，是否肝炎，是否肾炎，是否胆炎，1表示是，0表示不是。

2，你的神经网络输出必定不可能全部都是输出只有0,1的输出。绝大部分是像[ 0.9968 0.0000 0.0001 0.9970]这样的输出，所以只要输出中的某个元素大于一定的值，例如0.7，我们就认为这个元素是1，即是有某种炎。否则为0，所以你的[ 0.9968 0.0000 0.0001 0.9970]可以看成是[1,0,0,1],。

3，所以一般神经网络的输出要按一定的标准定义成另一种输出（像上面说的），看调整后的输出和期望输出是否一致，一致的话算正确，不一致算错误。

4，用总量为n的检验样本对网络进行评价，输出调整后的输出，统计错误的个数，记为m。

所以检验正确率可以定义为n/m。