模型的鲁棒性评价指标
时间: 2023-12-03 16:45:14 浏览: 69
回答: 模型的鲁棒性评价指标可以根据不同的情境和需求选择不同的衡量方法。常见的鲁棒性评价指标包括:准确率、召回率、精确率、F1分数、AUC等。其中,准确率是指模型正确预测的样本占总样本数的比例;召回率是指模型正确预测为正例的样本占实际正例样本数的比例;精确率是指模型正确预测为正例的样本占预测为正例的样本数的比例;F1分数是综合考虑了准确率和召回率的指标,可以用来评估模型的综合性能;AUC是ROC曲线下面的面积,一般AUC值越大,说明模型越好。\[1\]\[2\]此外,还可以使用对抗攻击工具箱中的评价方法来评估模型的鲁棒性,该工具箱可以生成具有攻击性的数据,并用其评测模型被攻击后的效果。\[3\]综合使用多个指标结合的方式可以更全面地评估模型的鲁棒性。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [论文阅读_模型鲁棒性的量化指标](https://blog.csdn.net/xieyan0811/article/details/128880942)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [机器学习中算法的性能评估](https://blog.csdn.net/m0_37957160/article/details/108375698)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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