对话行为分类的准确率可以通过计算模型的精确度（Precision），召回率（Recall）和F1值（F1-score）来评估。

  精确度是指被分类器正确分类的样本数量与总样本数量之比。即，模型正确预测为某个类别的样本数量除以所有被预测为该类别的样本数量的总和。精确度越高，表示模型对于该类别的分类准确度越高。

  召回率是指被分类器正确分类的样本数量与该类别的总样本数量之比。即，模型正确预测为某个类别的样本数量除以该类别的总样本数量。召回率越高，表示模型能够更好地捕捉该类别的样本。

  F1值是精确度和召回率的综合评估指标，可以看作是精确度和召回率的加权调和平均。F1值可以帮助评估模型对于各个类别的分类性能，并综合考虑了精确度和召回率的表现。

  在对话行为分类任务中，可以用以下公式计算精确度、召回率和F1值：

  精确度 = TP / (TP + FP)

  召回率 = TP / (TP + FN)

  F1值 = 2 * (精确度 * 召回率) / (精确度 + 召回率)

  其中，TP表示模型将正例正确分类为正例的样本数量，FP表示模型将负例错误分类为正例的样本数量，FN表示模型将正例错误分类为负例的样本数量。

  评估模型的准确率时，还可以使用交叉验证（Cross-Validation）将数据集划分为训练集和测试集，利用测试集对模型进行评估。使用交叉验证可以减少因单次划分而引入的偏差，提高评估结果的可靠性。

  此外，可以使用其他指标如准确度（Accuracy）、AUC值（Area Under Curve）等来评估模型性能。根据实际需要选择合适的评估指标来评估对话行为分类模型的准确率。