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怎么做有图有声的网站,公司邮箱怎么在自己电脑上登录,瑞金网站建设光龙,网站设计 侵权7.4 性能度量指标：准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC-ROC 模型评估不仅需要一个独立的测试集，更需要选择恰当的度量指标来量化其性能。对于分类任务，单一指标（如准确率）往往无法全面反映模型的行为特性，尤其是在数据分布不平衡或不同错误类型的代价差异悬殊的场景下。…7.4 性能度量指标：准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC-ROC模型评估不仅需要一个独立的测试集，更需要选择恰当的度量指标来量化其性能。对于分类任务，单一指标（如准确率）往往无法全面反映模型的行为特性，尤其是在数据分布不平衡或不同错误类型的代价差异悬殊的场景下。本节将系统阐述二分类任务中的核心性能度量指标——准确率、精确率、召回率、F1分数与AUC-ROC——的定义、计算方法、内在联系及其适用场景，并简要说明其向多分类任务的扩展。7.4.1 评估的基础：混淆矩阵所有分类性能指标均派生自混淆矩阵，它是一个总结分类模型预测结果与真实标签对应关系的N×NN \times NN×N表格（NNN为类别数）。对于二分类问题（正类和负类），其简化形式如表1所示。表1：二分类混淆矩阵预测为正类预测为负类实际为正类真正例 (True Positive, TP)假负例 (False Negative, FN)实际为负类假正例 (False Positive, FP)真负例 (True Negative, TN)混淆矩阵中的四个基本计数（TP, FN, FP, TN）是所有后续指标计算的基石。它们明确区分了两种错误类型：假正例（误报，将负类判为正类）和假负例（漏报，将正类判为负类）。在实际应用中，这两类错误的代价往往不同。例如，在疾病筛查中，漏诊（FN）的代价通常远高于误诊（FP）。7.4.2 核心分类性能指标基于混淆矩阵，可以定义一系列具有不同侧重点的指标。7.4.2.1 准确率准确率衡量的是模型整体预测正确的比例。Accuracy=TP+TNTP+TN+FP+FN \text{Accuracy} = \frac{TP + TN}{TP + TN + FP + FN}Accuracy=TP+TN+FP+FNTP+TN​它是最直观的指标。然而，当数据类别严重不平衡时（例如负样本占99%，正样本占1%），一个将所有样本都预测为负类的“愚蠢”模型也能获得99%的准确率，这完全掩盖了模型对关键少数类（正类）的识别能力为0的事实[1]。因此，准确率不适用于类别不平衡问题的评估。7.4.2.2 精确率与召回率精确率和召回率从两个互补的视角评估模型对正类的识别能力。精确率，又称查准率，关注的是模型预测出的正例中有多少是真正的正例。它衡量了预测结果的“纯度”。Precision=TPTP+FP \text{Precision} = \frac{TP}{TP + FP}Precision=