12个必须了解的AI模型评估指标

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原标题：12个必须了解的AI模型评估指标
关键字：模型,指标,样本,概率,对数
文章来源：人工智能学家
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来源：海豚数智科学实验室
构建机器学习模型或深度学习模型的想法遵循建设性反馈原则。你构建一个模型，从指标中获取反馈，进行改进，并继续下去，直到达到理想的分类准确性。评估指标解释了模型的性能。评估指标（evaluation metrics）的一个重要方面是它们区分模型结果的能力。
本文解释了作为数据科学专业人士必须了解的 12 个重要评估指标。你将了解它们的用途、优点和缺点，这将帮助你相应地选择和实施它们。在线工具推荐：Three.js AI纹理开发包 – YOLO合成数据生成器 – GLTF/GLB在线编辑 – 3D模型格式在线转换 – 可编程3D场景编辑器1、背景知识评估指标是用于评估统计或机器学习模型的性能和有效性的定量措施。这些指标可以深入了解模型的执行情况，并有助于比较不同的模型或算法。
在评估机器学习模型时，评估其预测能力、泛化能力和整体质量至关重要。评估指标提供了衡量这些方面的客观标准。评估指标的选择取决于特定的问题领域、数据类型和期望的结果。
我见过很多分析师和有抱负的数据科学家甚至懒得去检查他们的模型有多稳健。一旦他们完成模型的构建，他们就会匆忙地将预测值映射到看不见的

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