模型测试结果评价指标计算公式

在模型测试结果评价中，常见的指标包括准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1值（F1-score）和AUC-ROC等。下面是这些指标的计算公式：

1. 准确率（Accuracy）：
准确率是分类模型中最常用的评价指标，用于衡量模型预测结果与实际结果的一致性。
计算公式：准确率 = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)
其中，TP（True Positive）表示真正例数量，TN（True Negative）表示真负例数量，FP（False Positive）表示假正例数量，FN（False Negative）表示假负例数量。

2. 精确率（Precision）：
精确率衡量模型预测为正例中真正例的比例，用于评估模型预测的准确性。
计算公式：精确率 = TP / (TP + FP)

3. 召回率（Recall）：
召回率衡量实际为正例中被模型正确预测为正例的比例，用于评估模型的敏感性。
计算公式：召回率 = TP / (TP + FN)

4. F1值（F1-score）：
F1值是精确率和召回率的调和平均，综合考虑了模型的准确性和敏感性。
计算公式：F1值 = 2 * (精确率 * 召回率) / (精确率 + 召回率)

5. AUC-ROC（Area Under the ROC Curve）：
AUC-ROC用于评估二分类模型的性能，ROC曲线表示模型在不同阈值下的真正例率（True Positive Rate）和假正例率（False Positive Rate）之间的关系，AUC-ROC则是ROC曲线下方的面积。
计算公式：根据模型预测结果和实际结果计算真正例率和假正例率，然后计算ROC曲线下的面积。

这些指标在不同的场景和任务中有不同的重要性，根据具体需求选择合适的指标进行评价。同时，还可以根据具体情况进行扩展或调整，以满足特定的评估需求。