分类准确率用训练的数据集吗

通常用，但也要看具体情况。 我自己不确定但经验是这样。
我自己验证过，比如2020年那个金融项目，用训练集评估准确率90%，实际应用后降到70%。

用训练的数据集！这保证了分类准确率是针对训练集的数据表现。

得看具体情况。一般来说，我们是用训练数据集来评估分类准确率的。2022年，我参与的那个项目，我们用的是某个城市的交通违章数据，大概有几十万条记录。当时我懵了，因为数据量挺大的，得花不少时间处理。
钱嘛，那得看项目预算了。我们那时候，评估准确率可能花了小几万，毕竟得用到专业的软件和设备。我后来才反应过来，其实还可以用一些开源的工具来降低成本。可能我偏激了，但那时候确实觉得成本是个大问题。
至于说用训练数据集还是测试数据集，一般来说，我们会用测试数据集来评估准确率。这样能更接近实际应用的情况。不过，也有时候会用训练数据集来评估模型在训练过程中的表现，看看它是不是在不断地进步。