评估指标是衡量模型性能的关键工具，它可以帮助我们了解模型在特定任务上的表现。以下是一些常见的评估指标：
常用评估指标
- 准确率（Accuracy）：模型预测正确的样本数量占总样本数量的比例。
- 召回率（Recall）：模型预测正确的正样本数量占总正样本数量的比例。
- 精确率（Precision）：模型预测正确的正样本数量占总预测正样本数量的比例。
- F1 分数（F1 Score）：精确率和召回率的调和平均数。
评估指标的选择
选择合适的评估指标取决于具体的应用场景和任务需求。以下是一些选择评估指标时需要考虑的因素：
- 数据分布：如果数据分布不均衡，可能需要使用针对不平衡数据的评估指标，如 AUC-ROC。
- 任务类型：对于分类任务，可以使用准确率、召回率等指标；对于回归任务，可以使用均方误差、均方根误差等指标。
- 业务目标：根据业务目标选择合适的评估指标，例如，在医疗诊断中，召回率可能比准确率更重要。
相关资源
更多关于评估指标的内容，您可以参考以下链接：
Evaluation Metrics