Python的模型正確率是指機器學習模型在預測中的精確度。它是通過將模型預測的結果與實際結果進行比較計算出來的。

正確率是一個十分重要的指標，它直接反映了模型的準確性和可靠性。在機器學習領域，模型正確率的提升一直是研究人員關注的焦點。

import numpy as np
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
data = load_breast_cancer()
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(data.data, data.target, random_state = 42)
model = LogisticRegression(max_iter=10000)
model.fit(X_train, Y_train)
print("Test Accuracy: ", model.score(X_test, Y_test))

上面的代碼展示了如何使用Python計算機器學習模型的正確率。在這個例子中，我們使用了邏輯回歸模型，并將乳腺癌數據集按照7：3進行訓練和測試。

通過運行這段代碼，我們可以得到模型在測試集上的正確率。正確率越高，模型的預測結果就越可靠。

在實際應用中，我們需要不斷嘗試新的模型和算法，并通過正確率的比較來選擇最佳的模型。