神经网络算法常用评价指标

神经网络算法常用的评价指标包括：

1. 准确率（Accuracy）：分类问题中，被正确分类的样本数占总样本数的比例。

2. 精确率（Precision）：分类器正确识别为正样本的样本数占分类器总识别为正样本的样本数的比例。

3. 召回率（Recall）：正样本被正确识别的样本数占正样本总数的比例。

4. F1分数（F1-score）：综合考虑精确率和召回率，是精确率和召回率的调和平均数。

5. ROC曲线（Receiver Operating Characteristic curve）：反映分类器在不同阈值下的真正率和假正率之间的关系，通常用AUC（Area Under Curve）来表示。

6. 混淆矩阵（Confusion Matrix）：展示分类器分类结果的矩阵，包括真正例（True Positive）、假正例（False Positive）、真反例（True Negative）、假反例（False Negative）四个指标。

7. 平均准确率（Mean Average Precision，mAP）：用于衡量目标检测模型的性能，是所有类别平均准确率的平均值。

8. 均方误差（Mean Square Error，MSE）：用于回归问题，表示预测值与实际值之间的差异平方的平均值。

9. 均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）：均方误差的平方根，更加关注误差较大的样本。

10. 相对绝对误差（Relative Absolute Error，RAE）：均方误差相对于实际值的平均值的比例。

这些评价指标在不同的任务和应用场景中有不同的用途，需要根据具体情况选择合适的指标进行评价。