在图像识别任务中，模型性能评估是优化流程的关键环节。以下为使用scikit-learn进行图像分类评估时常用的指标及实现方法：

常用评估指标

  • 准确率（Accuracy）
    衡量正确预测占总预测的比例
    📈 适用于类别分布均衡的场景

    准确率

  • 精确率（Precision）
    真实正例中被正确识别的比例
    🔍 用于减少误报（False Positive）
    例如：在医疗诊断中避免假阳性

  • 召回率（Recall）
    所有实际正例中被正确识别的比例
    📉 用于减少漏报（False Negative）

    召回率

  • F1分数（F1 Score）
    精确率与召回率的调和平均
    📊 综合考量模型的全面性与准确性
    公式：F1 = 2 * (Precision * Recall) / (Precision + Recall)

混淆矩阵分析

通过sklearn.metrics.confusion_matrix可生成混淆矩阵，直观展示：

  • 真阳性（TP）
  • 真阴性（TN）
  • 假阳性（FP）
  • 假阴性（FN）

📊 示例代码：

from sklearn.metrics import confusion_matrix
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设y_true为真实标签，y_pred为预测结果
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)
sns.heatmap(cm, annot=True, fmt='d', cmap='Blues')
plt.show()

指标选择建议

场景 推荐指标 说明
类别不平衡 F1 Score 更具代表性
检测任务 Precision 降低误检率
识别任务 Recall 降低漏检率
综合评估 AUC-ROC曲线 通过ROC曲线下的面积衡量

📌 扩展阅读：scikit-learn官方文档 提供了更详细的指标实现说明

📌 注意：实际应用中需结合业务需求选择合适的评估指标，例如在安全检测中召回率往往比精确率更重要