深度学习三分类评价指标如何写

深度学习三分类问题的评价指标通常包括准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1 Score和混淆矩阵（Confusion Matrix）等。

1. 准确率（Accuracy）是最常用的评价指标，它表示分类正确的样本占总样本数的比例。计算公式为：准确率 = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)，其中TP代表真阳性（正确预测为正类的样本数），TN代表真阴性（正确预测为负类的样本数），FP代表假阳性（错误预测为正类的样本数），FN代表假阴性（错误预测为负类的样本数）。

2. 精确率（Precision）表示预测为正类的样本中实际为正类的比例。计算公式为：精确率 = TP / (TP + FP)。

3. 召回率（Recall）表示实际为正类的样本中被正确预测为正类的比例。计算公式为：召回率 = TP / (TP + FN)。

4. F1 Score综合考虑了精确率和召回率，是精确率和召回率的调和平均值，用于综合评价模型性能。计算公式为：F1 Score = 2 * (精确率 * 召回率) / (精确率 + 召回率)。

5. 混淆矩阵（Confusion Matrix）是一个二维表格，用于展示分类模型预测结果与实际标签的对应关系。对于三分类问题，混淆矩阵会是一个3x3的矩阵，其中每一行代表实际标签的类别，每一列代表预测结果的类别。根据混淆矩阵可以计算各项评价指标。

以上是常用的三分类评价指标，根据实际需求和问题的特点，你可以选择合适的指标进行评估和比较。