深度学习任务评估指标

一、概念篇

混淆矩阵有何作用？

混淆矩阵（Confusion Matrix）是用于评估分类模型性能的工具，它展示了模型预测结果与实际标签之间的对比。混淆矩阵通常包括四个关键元素：

• True Positive (TP)：模型正确预测为正类的数量。
• True Negative (TN)：模型正确预测为负类的数量。
• False Positive (FP)：模型错误预测为正类的数量（假阳性）。
• False Negative (FN)：模型错误预测为负类的数量（假阴性）。

通过混淆矩阵，可以计算出一些重要的分类评估指标，如准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1-Score等。

分类任务中有哪几个常规的指标？

在分类任务中，最常见的评估指标包括：

• 准确率（Accuracy）：正确预测的比例，