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原標(biāo)題：12個(gè)必須了解的AI模型評(píng)估指標(biāo)
關(guān)鍵字：模型,指標(biāo),樣本,概率,對(duì)數(shù)
文章來(lái)源：人工智能學(xué)家
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內(nèi)容摘要：

來(lái)源：海豚數(shù)智科學(xué)實(shí)驗(yàn)室
構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型或深度學(xué)習(xí)模型的想法遵循建設(shè)性反饋原則。你構(gòu)建一個(gè)模型，從指標(biāo)中獲取反饋，進(jìn)行改進(jìn)，并繼續(xù)下去，直到達(dá)到理想的分類準(zhǔn)確性。評(píng)估指標(biāo)解釋了模型的性能。評(píng)估指標(biāo)（evaluation metrics）的一個(gè)重要方面是它們區(qū)分模型結(jié)果的能力。
本文解釋了作為數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)人士必須了解的 12 個(gè)重要評(píng)估指標(biāo)。你將了解它們的用途、優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，這將幫助你相應(yīng)地選擇和實(shí)施它們。在線工具推薦：Three.js AI紋理開(kāi)發(fā)包 – YOLO合成數(shù)據(jù)生成器 – GLTF/GLB在線編輯 – 3D模型格式在線轉(zhuǎn)換 – 可編程3D場(chǎng)景編輯器1、背景知識(shí)評(píng)估指標(biāo)是用于評(píng)估統(tǒng)計(jì)或機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能和有效性的定量措施。這些指標(biāo)可以深入了解模型的執(zhí)行情況，并有助于比較不同的模型或算法。
在評(píng)估機(jī)器學(xué)習(xí)模型時(shí)，評(píng)估其預(yù)測(cè)能力、泛化能力和整體質(zhì)量至關(guān)重要。評(píng)估指標(biāo)提供了衡量這些方面的客觀標(biāo)準(zhǔn)。評(píng)估指標(biāo)的選擇取決于特定的問(wèn)題領(lǐng)域、數(shù)據(jù)類型和期望的結(jié)果。
我見(jiàn)過(guò)很多分析師和有抱負(fù)的數(shù)據(jù)科學(xué)家甚至懶得去檢查他們的模型有多穩(wěn)健。一旦他們完成模型的構(gòu)建，他們就會(huì)匆忙地將預(yù)測(cè)值映射到看不見(jiàn)的

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