链路预测中最常用的评价指标

链路预测中最常用的评价指标是AUC（Area Under Curve）和准确率（Accuracy）。

AUC是度量分类器性能的重要指标，用于评估分类器的预测能力。它衡量的是ROC曲线下方的面积，ROC曲线显示了模型在不同阈值下的准确率和召回率之间的权衡。AUC的取值范围在0.5到1之间，值越接近1表示分类器性能越好。

准确率是评估分类器预测准确程度的指标，它表示分类器正确预测的样本数占总样本数的比例。准确率的计算简单，但是在不平衡数据集上容易受到正负样本比例的影响，因此在选择评价指标时需要考虑数据集的平衡性。

需要注意的是，不同的任务和数据集可能需要选择不同的评价指标。在实际应用中，通常需要综合考虑多个指标来评估模型性能。除了AUC和准确率，F1值、精确率和召回率等指标也经常被用来评估链路预测模型的性能。