在评估机器学习分类器的性能时，我们经常会依赖于准确率这一指标。然而，准确率并非万能，有时候会混淆我们的判断。相对误差作为一种更加全面和准确的评估指标，能够更好地反映分类器的真实性能。
相对误差是对真实值和预测值之间差距的一种度量。相对误差的计算方法是差值除以真实值，然后乘以100%。相对误差可以告诉我们分类器的每次预测相对于真实值的平均偏差，从而更好地评估分类器的表现。
与之相比，绝对准确率往往只能告诉我们分类器在所有样本上的准确率，但无法展示分类器预测的偏差。因此，我们应该更多地关注相对误差这个指标，以更全面地评估分类器的性能。
在评估机器学习分类器时，不要被表面的准确率所迷惑，要更加注重相对误差这一更加全面和准确的评估指标。通过细心的评估和比较，我们才能更好地选择最合适的分类器，提高我们的工作效率和准确性。
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