以下是关于 AI 基准测试的详细信息，包括测试指标、方法和应用场景。

测试指标

  • 准确率：模型在测试数据集上的正确预测比例。
  • 召回率：模型正确识别的正例占所有正例的比例。
  • F1 分数：准确率和召回率的调和平均数。

测试方法

  • 交叉验证：将数据集分成多个子集，依次使用其中一个子集作为测试集，其余作为训练集，计算模型在所有测试集上的平均性能。
  • K 折交叉验证：将数据集分成 K 个子集，每次留出一个子集作为测试集，其余作为训练集，重复 K 次，计算模型在所有测试集上的平均性能。

应用场景

  • 图像识别：例如，识别图片中的物体、场景等。
  • 自然语言处理：例如，情感分析、文本分类等。

AI 图像识别示例

更多关于 AI 应用的信息，请访问我们的 AI 应用页面。


以上内容适用于默认语言（中文）。如果路径中包含语言风格，如 `/en/xxx`，则内容将调整为英文。