機器學習常見評估指標
1.單值評估指標
在機器學習或深度學習中，為了評估最終模型的好壞，我們經常會引入各種評估指標，為了便於指標的說明，我們這裡具一個例子作為說明。假設我們建立一個影象分類模型，該模型用來區分一張影象是否屬於貓，即一個二分類的模型，此時，模型預測結果的混淆矩陣如下表所示：
| 實際值\預測值 | 0（不屬於貓） | 1（屬於貓） |
| 0（不屬於貓） | A | B |
| 1（屬於貓） | C | D |
此時，我們常用的評估指標就有如下：
- 準確率：即預測樣本中，類別預測正確的比率，其計算公式為：
；
- 精確率（查準率）：即預測為正例的樣本中，真正屬於正例的樣本比率（已經被預測為貓的樣本中，實際類別是貓的樣本比例），其計算公式為：；
- 召回率（查全率）：即真實情況為正例的樣本中，被預測為正例的樣本比率（實際類別是貓的所有樣本中，被預測為貓的比例），其計算公式為：
；
- F1值：由於精確率和召回率經常沒法單一地評估模型的好壞，為了對這兩個指標進行綜合，因此引入了F1值作為評估指標，其含義即為精確率和召回率的調和平均，計算公式為：
；
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