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原標題：12個必須了解的AI模型評估指標
關鍵字：模型,指標,樣本,概率,對數
文章來源：人工智能學家
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內容摘要：

來源：海豚數智科學實驗室
構建機器學習模型或深度學習模型的想法遵循建設性反饋原則。你構建一個模型，從指標中獲取反饋，進行改進，并繼續下去，直到達到理想的分類準確性。評估指標解釋了模型的性能。評估指標（evaluation metrics）的一個重要方面是它們區分模型結果的能力。
本文解釋了作為數據科學專業人士必須了解的 12 個重要評估指標。你將了解它們的用途、優點和缺點，這將幫助你相應地選擇和實施它們。在線工具推薦：Three.js AI紋理開發包 – YOLO合成數據生成器 – GLTF/GLB在線編輯 – 3D模型格式在線轉換 – 可編程3D場景編輯器1、背景知識評估指標是用于評估統計或機器學習模型的性能和有效性的定量措施。這些指標可以深入了解模型的執行情況，并有助于比較不同的模型或算法。
在評估機器學習模型時，評估其預測能力、泛化能力和整體質量至關重要。評估指標提供了衡量這些方面的客觀標準。評估指標的選擇取決于特定的問題領域、數據類型和期望的結果。
我見過很多分析師和有抱負的數據科學家甚至懶得去檢查他們的模型有多穩健。一旦他們完成模型的構建，他們就會匆忙地將預測值映射到看不見的

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