机器学习模型评价指标

机器学习模型的评价指标有很多，常见的包括以下几个：

1. 准确率（Accuracy）：模型预测正确的样本数占总样本数的比例，适用于二分类和多分类问题。

2. 精确率（Precision）：模型预测为正样本中真正为正样本的比例，衡量模型的预测准确度。

3. 召回率（Recall）：真正为正样本中被模型预测为正样本的比例，衡量模型对正样本的检测能力。

4. F1 分数（F1-Score）：精确率和召回率的调和平均数，综合考虑了模型的准确度和召回能力。

5. ROC 曲线和 AUC 值：ROC 曲线是以不同阈值下模型的真阳性率（TPR）和假阳性率（FPR）为坐标绘制的曲线，AUC 值是 ROC 曲线下的面积，用于评估模型的分类性能。

6. 平均精确率均值（Average Precision）：用于评价在不同召回率下的平均精确率，适用于不平衡数据集。

7. 混淆矩阵（Confusion Matrix）：以真实标签和模型预测结果为基础，展示了模型的分类结果，包括真阳性（TP）、真阴性（TN）、假阳性（FP）和假阴性（FN）。

以上指标可以根据具体问题和需求选择合适的评价指标进行模型性能的评估。