假设您有一个分类任务，并且您关心的是准确性。现在是旧系统$s_1$准确度为$a(s_1) = 0.9$和一个新系统$s_2$准确度为$a(s_2) = 0.99$. 这是一个绝对的改进$a(s_2) - a(s_1) = 0.09$个百分点和相对改善$\frac{a(s_2)-a(s_1)}{a(s_1)} = \frac{0.09}{0.9} = 0.1$.

然而，当你现在试图获得一个系统$a(s_3) = 0.999$这似乎要困难得多，尽管这只是一个绝对的改进$0.009$和相对改善$0.00\overline{90}$. 因此，无论是绝对精度还是相对精度差异似乎都无法很好地捕捉到这一点。

有没有其他常见的方法来量化系统有多好？