アキュラシー（accuracy）は、機械学習や統計学の文脈で使用される重要な評価指標の一つです。アキュラシーは、モデルやシステムの予測や分類の正確さを示すために使用されます。

アキュラシーは、以下のように定義されます：

アキュラシー = (正解数) / (全体のサンプル数)

具体的な例を挙げると、100個のテストデータがあり、そのうち85個のデータが正しく分類された場合、アキュラシーは85%となります。

アキュラシーは、二値分類問題（例: クラスAとクラスBの分類）だけでなく、多クラス分類問題（例: クラスA、クラスB、クラスCの分類）でも使用されます。多クラス分類の場合、アキュラシーは正しく分類されたデータの割合を示します。

アキュラシーは、モデルやシステムの性能を評価する際に重要な指標ですが、全体のコンテキストによっては注意が必要です。例えば、データのクラスの分布が不均衡な場合、アキュラシーだけではモデルの評価が適切に行えないことがあります。このような場合には、適合率（precision）、再現率（recall）、F1スコア（F1 score）など、より詳細な評価指標を組み合わせて使用することが推奨されます。

アキュラシーは一般的に、モデルの性能を簡潔に表すために使用される指標の一つですが、特定のタスクや応用においては、他の指標と併せて総合的に評価することが重要です。