【黑马程序员】如何评估人工智能模型？人工智能模型的评估指标有哪些

1、黑马程序员传智播客旗下高端IT教育品牌【黑马程序员】如何评估人工智能模型？人工智能模型的评估指标有哪些？0基础小白也能学会的人工智能视频网盘：http:yun.itheimacom/course/534.html?1912sxkqq资料网盘：https:pan.baidu.eom/s/1EDaAE9eG0fhW7V5haowbig提取码：9kml随着人工智能技术应用领域越来越广。大量使用了人工智能技术的产品出现在了我们的现实生活中，比如常见的人脸识别，语音识别等等。那么怎样去衡量这些产品的好坏呢，譬如怎么验证识别率高低呢。相信这是开发这个产品的研发人员以及测试人员必须要关注的一个问题。但要衡量

2、这个标准呢，通过传统的功能测试方法是测不出来的，必须要通过人工智能训练出的模型进行评估。而评估自然就会涉及到一些指标。在学习黑马程序员的软件测试的免费教程中老师就讲述人工智能领域常见的二分类问题的模型评估指标，和大家分享！所谓二分类就是一个判断是与否的标准，比如我们判断一封邮件是否是垃圾邮件，那么衡量的标准就是两个：是垃圾邮件不是垃圾邮件本文通过两步进行二分类问题模型衡量指标的阐述：一、第一二分类模型评估指标的理论介绍目标视频库网址：资料领取：+Q1679806262传智播客旗下高端IT教育品牌改变中国IT教育，我们正在行动掌握二分类模型评估指标的分类以及定义步骤1引出混淆矩阵衡量指标要根据混

3、淆矩阵的各个分类来进行计算人工标记的正被机器预测为正叫TP、人工标记的负被机器预测为正叫：FP、人工标记的负被机器预测为正叫：FN、人工标记的负被机器预测为负叫：TN预测正确：正预测为正、负预测为负预测不正确：正预测为负、负预测为正T-TureF-FalseP-PositiveN-Negative氐玮皋犬诵记的负礎被AI预测结果为正TPFP被AI预测结果为负FN准确率(Accuracy):所有被AI预测正确的样本(包括正、负)占所有样本的比例2具体指标定义公式如下：Accurary=(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)精确率(Precision):又叫查准率，正确预测为正的占所有预测为正

4、的比例公式如下：Precision=TP/(TP+FP)召回率(Recall)：又叫查全率，正确预测为正的占全部实际为正的比例公式如下：Recall=TP/(TP+FN)视频库网址：资料领取：+Q1679806262传智播客旗下高端IT教育品牌一、弟一步二分类模型评估指标实例目标掌握二分类模型评估指标实际计算以及现实意义步骤1实例介绍报名参加传智播客黑马程序员软件测试培训班有男生、女生。我们进行分类，将女生看成是正类，男生为负类，使用AI模型预测后进行指标分析2.混淆矩阵实例实际报名的女生人数实际报名的男生人数AI模型预测女生人数58(5吕个女生披机器正确识别为女生)1(一个男生被误识别为女生

5、一2(两个女生被误识别为男生49(49个男生被机器正确识别为男生)Accuracy=(58+49)/(58+2+1+49)=97.2%3.指标计算Precision=58/(58+1)=98.3%Recall=58/(58+2)=96.7%3指标含义的业务分析准确率：传智播客公司需要统计所有人里面被机器正确识别为男生+正确识别为女生的比例精确率：传智播客公司需要统计所有被机器预测为女生里面真正是女生的比例召回率：传智播客公司需要统计所有女生里正确被机器预测为女生的比例视频库网址：资料领取：+Q1679806262传智播客旗下高端IT教育品牌改变中国IT教育，我们正在行动总结本文通过理论加实践的方式，为从事人工智能行业技术人员解答了AI领域常见的二分类问题的模型评估指标。需要注意的实际项目中需要根据业务需求来选择一个具体的衡量指标，重点不是记住公式，而是要理解公立背后所代表的的含义。如果你想要了解人工智能，零基础学习人工智能，可以参考0基础小白也能学会的人工智能大量实用案例贯穿课程，机器人投掷，预测房价，无人驾驶，自主定位等讲解人工智能的全部核心基础,4天课让