想制作自己的网站,做网站延期交付了,网站制作手机,八点品牌设计公司招聘神经网络的性能可以通过多个评价指标进行衡量#xff0c;具体选择哪些指标取决于任务的性质。以下是神经网络中常见的评价指标#xff1a; 准确性#xff08;Accuracy#xff09;#xff1a; 准确性是最常见的分类任务评价指标#xff0c;表示模型正确预测的样本数占总样…神经网络的性能可以通过多个评价指标进行衡量具体选择哪些指标取决于任务的性质。以下是神经网络中常见的评价指标 准确性Accuracy 准确性是最常见的分类任务评价指标表示模型正确预测的样本数占总样本数的比例。但在某些不平衡类别的情况下准确性可能不是一个很好的指标。 精确度Precision 精确度是指在所有被模型预测为正例的样本中实际为正例的比例。精确度关注的是模型预测为正例的准确性。 召回率Recall 召回率是指在所有实际为正例的样本中被模型正确预测为正例的比例。召回率关注的是模型对正例的覆盖程度。 F1分数F1 Score F1分数是精确度和召回率的调和平均值综合考虑了模型的准确性和覆盖率。F1分数在不同类别不平衡的情况下比准确性更具意义。 AUC-ROC曲线下面积Area Under the Receiver Operating Characteristic CurveAUC-ROCAUROC 适用于二分类问题ROC曲线是以真正例率True Positive Rate召回率为纵轴Y、假正例率False Positive Rate为横轴X的曲线AUC-ROC是ROC曲线下的面积。AUC-ROC通常用于评估模型在不同阈值下的性能。详见真阳性TP判断为真实际也为真伪阳性FP判断为真实际为假伪阴性FN判断为假实际为真真阴性TN判断为假实际也为假ROC空间将伪阳性率FPR定义为 X 轴真阳性率TPR定义为 Y 轴。 从 (0, 0) 到 (1,1) 的对角线将ROC空间划分为左上右下两个区域在这条线的以上的点代表了一个好的分类结果胜过随机分类而在这条线以下的点代表了差的分类结果劣于随机分类。 AUC-PRArea Under the Precision versus Recall CurveAUPRPR 曲线则反映了精确率Precision预测为真阳样本占所有预测为阳性样本的比例和召回率Recall预测为真阳样本占所有实际真样本的比例的关系其曲线下面积被认为相比于 AUROC 更能反映一个模型对真样本的富集能力。 均方根误差Root Mean Squared ErrorRMSE 适用于回归任务RMSE是预测值与真实值之间差异的均方根。对于连续值的预测任务RMSE常用于度量模型的预测误差。 平均绝对误差Mean Absolute ErrorMAE 也用于回归任务MAE是预测值与真实值之间绝对值的平均值。 对数损失Log Loss 适用于概率性预测任务对数损失度量模型对真实标签的预测概率分布的拟合程度。 分类错误率Classification Error 表示模型错误分类的样本比例是准确性的补数。 混淆矩阵Confusion Matrix 提供了模型在不同类别上的详细性能信息包括真正例、假正例、真负例和假负例。
