帮我找出5种数据准确性的打分方式并写出SQL

以下是5种数据准确性的打分方式：

1. 精确度（Precision）：指所有被正确识别的样本占所有被分类器识别为该类别的样本的比例。计算公式为：Precision = TP / (TP + FP)

2. 召回率（Recall）：指所有被正确识别的样本占所有实际为该类别的样本的比例。计算公式为：Recall = TP / (TP + FN)

3. F1分数（F1-Score）：综合考虑精确度和召回率，计算公式为：F1-Score = 2 * Precision * Recall / (Precision + Recall)

4. AUC曲线下面积（AUC）：计算模型的预测结果与实际结果之间的匹配程度，数值越大表示模型的预测效果越好。AUC 值在 0.5 到 1 之间，越接近 1 表示模型的预测效果越好。

5. 对数损失函数（Log Loss）：计算模型的预测结果与实际结果之间的差距，数值越小表示模型的预测效果越好。计算公式为：Log Loss = -1/n * Σ(yi * log(pi) + (1-yi) * log(1-pi))，其中 yi 表示样本的实际结果，pi 表示模型对该样本的预测概率。

下面是一个计算精确度、召回率和 F1-Score 的 SQL 示例：

SELECT 
    SUM(CASE WHEN predicted_label = actual_label THEN 1 ELSE 0 END) AS TP, 
    SUM(CASE WHEN predicted_label <> actual_label THEN 1 ELSE 0 END) AS FP, 
    SUM(CASE WHEN predicted_label IS NULL AND actual_label IS NOT NULL THEN 1 ELSE 0 END) AS FN 
FROM 
    prediction_table;

其中，predicted_label 是模型预测的标签，actual_label 是实际的标签。根据这些计算结果，可以使用上述公式计算精确度、召回率和 F1-Score。

对于 AUC 和 Log Loss，需要根据具体情况进行计算，无法给出通用 SQL 示例。