numpy中模型评估指标计算技术

# 1. NumPy模型评估指标概述

NumPy模型评估指标是衡量机器学习模型性能的关键工具。它们提供了一种量化模型在预测任务上的有效性的方法。这些指标可以分为两大类：分类指标和回归指标。分类指标用于评估二分类或多分类模型，而回归指标用于评估连续值预测模型。

# 2. NumPy模型评估指标理论基础

### 2.1 分类指标

分类指标用于评估模型对类别标签的预测准确性。常见的分类指标包括：

#### 2.1.1 准确率

准确率衡量模型正确预测所有样本的比例。它可以表示为：

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

其中：

* TP：真阳性（正确预测为正类的样本数）
* TN：真阴性（正确预测为负类的样本数）
* FP：假阳性（错误预测为正类的样本数）
* FN：假阴性（错误预测为负类的样本数）

#### 2.1.2 精度

精度衡量模型预测为正类的样本中，真正为正类的比例。它可以表示为：

precision = TP / (TP + FP)

#### 2.1.3 召回率

召回率衡量模型预测为正类的样本中，真正为正类的比例。它可以表示为：

recall = TP / (TP + FN)

### 2.2 回归指标

回归指标用于评估模型对连续值标签的预测准确性。常见的回归指标包括：

#### 2.2.1 均方误差

均方误差衡量模型预测值与真实值之间的平均平方差。它可以表示为：

mse = (1/n) * Σ(y_pred - y_true)^2

其中：

* n：样本数
* y_pred：模型预测值
* y_true：真实值

#### 2.2.2 平均绝对误差

平均绝对误差衡量模型预测值与真实值之间的平均绝对差。它可以表示为：

mae = (1/n) * Σ|y_pred - y_true|