衡量精度的指标有哪些

衡量精度的指标有多种。

一、准确率（Accuracy）

准确率是分类问题中最基础且最常用的精度衡量指标。它表示正确预测的样本数占总样本数的比例。在二分类问题中，准确率即为正确预测为正例和负例的样本数之和除以总样本数。

二、均方误差（Mean Squared Error）

均方误差主要用于回归问题中衡量模型预测值与真实值之间的误差。它是所有样本点预测误差平方的均值，能够很好地反映模型预测的精密度。

三、均方根误差（Root Mean Squared Error）

均方根误差也是用于回归问题的一种精度指标，它是均方误差的平方根。与均方误差相比，均方根误差的单位与原始数据的单位相同，因此更具实际意义，常被用于评估模型的预测精度。

四、交叉熵（Cross Entropy）

交叉熵在多分类问题中常作为衡量模型精度的指标。它衡量的是预测概率分布与真实概率分布之间的差异。交叉熵越小，说明模型预测的精度越高。

以上即为衡量精度时常用的几种指标。它们分别适用于不同的场景和模型，能够全面评估模型的性能。在实际应用中，应根据具体问题和数据特点选择合适的精度指标进行评估。