万方检测系统准确率评估的方法包括数据采集、特征提取、模型训练和评估。首先，需要收集大量的数据样本，然后进行特征提取，筛选出对检测准确率影响较大的特征。接着，利用机器学习等方法进行模型训练，并通过交叉验证等手段对模型进行评估。影响准确率的因素包括数据质量、特征选择、模型选择和参数调优等。

另外，万方检测系统准确率评估还需考虑到实际应用场景的影响因素，如数据分布的不均匀性、噪声数据的存在以及标签不准确等。因此，在评估准确率时，需要综合考虑各种因素，并进行针对性的优化和调整，以提高检测系统的准确率和鲁棒性。