机器学习算法模型评价指标综述

机器学习算法模型评价指标是评估模型性能的重要指标，常用的评价指标包括准确率、精确率、召回率、F1值、ROC曲线和PR曲线等。其中，准确率是指模型正确预测的样本数占总样本数的比例；精确率是指模型预测为正例的样本中实际为正例的比例；召回率是指实际为正例的样本中被模型预测为正例的比例；F1值是精确率和召回率的调和平均数，综合了两者的性能；ROC曲线是以假正率为横轴，真正率为纵轴的曲线，用于评估二分类模型的性能；PR曲线是以召回率为横轴，精确率为纵轴的曲线，用于评估正例样本较少的情况下的模型性能。

除了上述指标外，还有一些其他的评价指标，例如AUC、平均精度均值（AP）、对数损失（Log Loss）等。这些指标的选择应该根据具体的问题和数据集来确定。