神经网络模型评估指标：衡量模型性能的标准，让模型更可信

# 1. 神经网络模型评估概述**

神经网络模型评估是评估模型性能、确定其优缺点并指导模型改进的关键步骤。评估涉及使用各种指标来衡量模型在特定数据集上的表现。这些指标可以分为两大类：分类模型评估指标和回归模型评估指标。

分类模型评估指标用于评估模型对离散类别的预测能力。常见的指标包括准确率、精确率、召回率和F1-Score。回归模型评估指标用于评估模型对连续值的预测能力。常见的指标包括均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）。

# 2. 分类模型评估指标

### 2.1 准确率和错误率

**准确率**衡量模型预测正确的样本数占总样本数的比例。其公式为：

accuracy = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)

其中：

- TP：真阳性（预测为正且实际为正）
- TN：真阴性（预测为负且实际为负）
- FP：假阳性（预测为正但实际为负）
- FN：假阴性（预测为负但实际为正）

**错误率**衡量模型预测错误的样本数占总样本数的比例。其公式为：

error_rate = 1 - accuracy

### 2.2 精确率和召回率

**精确率**衡量预测为正的样本中实际为正的样本所占的比例。其公式为：

precision = TP / (TP + FP)

**召回率**衡量实际为正的样本中预测为正的样本所占的比例。其公式为：

recall = TP / (TP + FN)

### 2.3 F1-Score

**F1-Score**是精确率和召回率的加权调和平均值，用于衡量模型在精确率和召回率之间的平衡。其公式为：

f1_score = 2 * (precision * recall) / (precision + recall)

### 2.4 ROC曲线和AUC

**ROC曲线（受试者工作特征曲线）**绘制真正例率（TPR）与假正例率（FPR）之间的关系。TPR和FPR的计算公式如下：

TPR = TP / (TP + FN)
FPR = FP / (FP + TN)

**AUC（曲线下面积）**衡量ROC曲线下方的面积，表示模型区分正负样本的能力。AUC值范围为0到1，AUC值越大，模型区分能力越强。

#### 代码示例

以下代码演示了如何使用Scikit-Learn计算分类模型的评估指标：

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

# 假设y_true和y_pred分别为真实标签和预测标签
accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)
precision = precision_score(y_true, y_pred)
recall = recall_score(y_true, y_pred)
f1 = f1_score(y_true, y_pred)
auc = roc_auc_score(y_true, y_pred)

print("准确率：", accuracy)
print("精确率：", precision)
print("召回率：", recall)
print("F1-Score：",