在机器学习领域，评估指标是衡量模型性能的关键工具。以下是一些常用指标及其应用场景：
📊 常用评估指标
准确率（Accuracy）
- 适用于分类问题，计算正确预测占总预测的比例
精确率（Precision）
- 侧重减少误检，衡量预测为正类的样本中实际为正类的比例
召回率（Recall）
- 重视漏检问题，衡量实际正类样本中被正确预测的比例
F1 分数
- 精确率与召回率的调和平均，适用于不平衡数据集
AUC-ROC 曲线
- 通过ROC曲线下的面积衡量模型整体区分能力，常用于二分类问题
📌 指标选择建议
- 回归问题：关注均方误差（MSE）或R²
- 排序任务：使用均值绝对误差（MAE）或对数损失（Log Loss）
- 多标签分类：考虑Hamming Loss或Fβ 分数
📚 扩展阅读
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