BP神经网络还有哪些常用的评价指标？

BP神经网络常用的评价指标有以下几个：

1. 准确率（Accuracy）：准确率是分类任务中最常用的评价指标之一。它表示模型预测正确的样本数与总样本数之间的比例。

2. 精确率（Precision）：精确率是针对预测为正例的样本而言的，它表示预测为正例的样本中实际为正例的比例。

3. 召回率（Recall）：召回率是针对所有正例样本而言的，它表示实际为正例的样本中被预测为正例的比例。

4. F1值（F1-Score）：F1值是精确率和召回率的调和均值，它综合考虑了模型的准确率和查全率。F1值越高，表示模型的性能越好。

5. ROC曲线与AUC值：ROC曲线是以假阳性率（False Positive Rate）为横轴，真阳性率（True Positive Rate）为纵轴绘制的曲线。AUC（Area Under Curve）值代表ROC曲线下的面积，AUC值越大，表示模型性能越好。

6. 混淆矩阵（Confusion Matrix）：混淆矩阵是用于可视化分类模型预测结果的表格，可以展示模型在不同类别上的预测情况，包括真正例、真反例、假正例和假反例。