AI挑战赛指标解释 📊

在机器学习竞赛中，评估模型性能的指标是理解结果的核心。以下是常见指标的说明：

常见评估指标 📈

• 准确率（Accuracy）
  表示正确预测占总预测的比例。

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• 精确率（Precision）
  测量模型预测为正类的样本中有多少是真正的正类。

  

• 召回率（Recall）
  反映模型能找出多少实际正类样本。

  

• F1分数（F1 Score）
  精确率与召回率的调和平均数，适用于类别不平衡场景。

  

指标选择建议 ✅

• 分类任务：优先使用精确率和召回率
• 检测任务：关注IoU（交并比）和mAP（平均精度）
• 排序任务：参考AUC-ROC曲线和NDCG

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