Keras 深度学习库中还有哪些评估指标，请列举并说明他们的作用

Keras 深度学习库中还有许多评估指标，以下是其中几个常用的指标及其作用：

1. Accuracy（准确率）：衡量模型在所有样本中正确分类的比例。这是最基本的评估指标之一，通常用于分类问题。

2. Precision（精确率）：衡量模型预测为正类的样本中，真正为正类的比例。精确率越高，说明模型预测为正类的样本中真正为正类的比例越高。

3. Recall（召回率）：衡量真正为正类的样本中，被模型正确预测为正类的比例。召回率越高，说明模型对于正类的识别能力越强。

4. F1-score：综合考虑 Precision 和 Recall，是精确率和召回率的加权调和平均数。F1-score 越高，说明模型的综合性能越好。

5. AUC（Area Under Curve）：ROC 曲线下的面积，用于衡量分类模型的性能。AUC 越大，说明模型的分类能力越强。

6. Mean Squared Error（均方误差）：衡量模型预测值与真实值之间的差异程度，通常用于回归问题。

7. Mean Absolute Error（平均绝对误差）：衡量模型预测值与真实值之间的差异程度，与均方误差类似，但更加关注误差的绝对值。

这些评估指标可以帮助我们对模型的性能进行量化评估，从而更好地了解和优化模型。