神经网络模型评估指标 步骤1：定义与目的 神经网络模型评估指标是用于量化模型性能的数学标准，其核心目的是客观衡量模型在特定任务中的表现，例如分类准确度、误差范围或预测一致性。评估指标贯穿模型开发的全过程，从训练阶段的调参验证到部署后的性能监控。 步骤2：常见分类任务指标 准确率 ：正确预测样本占总样本的比例，适用于类别均衡的数据集。 精确率与召回率 ： 精确率强调模型预测为正类的样本中真正为正的比例（减少误报）； 召回率关注实际为正类的样本中被正确预测的比例（减少漏报）。 F1分数 ：精确率与召回率的调和平均数，用于平衡二者矛盾。 ROC曲线与AUC值 ：通过不同分类阈值下真正例率与假正例率的关系，评估模型整体区分能力，AUC值越接近1性能越优。 步骤3：回归任务指标 均方误差 ：预测值与真实值差值的平方均值，对异常值敏感。 平均绝对误差 ：预测误差绝对值的均值，更具鲁棒性。 R²决定系数 ：反映模型对目标变量方差的解释比例，范围在0~1之间。 步骤4：特定场景的扩展指标 多分类任务 ：采用宏平均（各类别指标平等加权）或微平均（按样本量加权）综合评估。 不平衡数据集 ：使用科恩卡帕系数或马修斯相关系数，减少多数类主导问题。 生成模型 ：通过困惑度（语言模型）或FID分数（图像生成）衡量输出质量。 步骤5：指标选择与局限性 选择指标需对齐任务目标（如医疗诊断侧重召回率，金融风控关注精确率），同时注意指标局限性：例如准确率在类别不平衡时失效，均方误差可能掩盖预测偏差分布。结合多个指标及业务场景解释结果，是确保评估有效性的关键。