人工神经网络模型的性能评估指标，包括准确率、召回率和F1分数数代码

人工神经网络模型的性能评估通常涉及几个关键指标：

1. **准确率 (Accuracy)**: 表示模型预测正确的样本占总样本的比例，是最直观的评价标准。公式为 `Accuracy = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)`，其中 TP (True Positives) 是真正例，TN (True Negatives) 是真负例，FP (False Positives) 是假正例，FN (False Negatives) 是假负例。

2. **召回率 (Recall 或 Sensitivity)**: 又称为查全率，衡量的是模型找出所有实际正例的能力，即 `Recall = TP / (TP + FN)`。它对避免漏诊很重要，尤其是在不平衡数据集上。

3. **精确率 (Precision)**: 衡量的是模型预测为正例的样本中有多少是真正的正例，即 `Precision = TP / (TP + FP)`。高精确率表示误报少，适合防止误判。

4. **F1 分数 (F1 Score)**: 是精确率和召回率的调和平均值，综合了两者的表现，`F1 = 2 * Precision * Recall / (Precision + Recall)`。当需要平衡精度和召回率时，F1 得分很有用。

在Python的sklearn库中，你可以通过如下代码计算这些指标：

from sklearn.metrics import accuracy_score, recall_score, precision_score, f1_score

# 假设y_true是真实标签，y_pred是预测结果
accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)
recall = recall_score(y_true, y_pred)
precision = precision_score(y_true, y_pred)
f1 = f1_score(y_true, y_pred)

print("Accuracy:", accuracy)
print("Recall:", recall)
print("Precision:", precision)
print("F1 Score:", f1)

记得在使用之前先确保y_true和y_pred的数据格式是一致的，并且它们都是分类变量。