神经网络算法常用评价指标

神经网络算法的常用评价指标包括：

1. 准确率（Accuracy）：分类问题中最常用的指标，表示分类正确的样本数占总样本数的比例。

2. 精确率（Precision）：二分类问题中，指真正例占所有被分类为正例的样本比例。

3. 召回率（Recall）：二分类问题中，指真正例占所有真实正例的样本比例。

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

5. AUC（Area Under the Curve）：通常用于二分类问题，ROC曲线下的面积。

6. 混淆矩阵（Confusion Matrix）：用于评估分类器的性能，展示分类器在不同类别上预测的结果。

7. 均方误差（Mean Squared Error，MSE）：用于回归问题中，表示预测值与真实值之间的差值的平方和的平均值。

8. 均方根误差（Root Mean Squared Error，RMSE）：均方误差的平方根，常用于回归问题中。

9. R方值（R-Squared）：用于评估回归模型的拟合程度，表示预测值与真实值之间的变异程度占总变异程度的比例。

以上指标是神经网络算法常用的评价指标，不同的应用场景和问题需要选择不同的指标来评估模型的性能。