人工智能100问☞第31问：如何评估一个AI模型的性能？

目录

一、通俗解释

二、专业解析

三、权威参考

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评估AI模型性能，就是通过一系列指标综合判断它“答题”是否又准又稳、既快又聪明，能不能在新场景中举一反三。

一、通俗解释

想象你是老师，AI模型就是你的学生。你布置了一份试卷（比如图像识别、语音识别或者文本生成），然后看看它答得怎么样。评估AI模型的性能，其实就像给它的答卷打分，主要看以下几个方面：

1. 它答得对不对？（准确率 Accuracy）

如果模型识别猫狗图像，它说“这是猫”有几次说对了？整体上答对的题多，说明它学习得不错。

2. 有没有漏掉重要的？（召回率 Recall）

比如你要找病人，模型没找到所有该找的人，那就很危险了。召回率高，说明模型尽量没漏掉。

3. 有没有冤枉好人？（精确率 Precision）

假如模型说这些人是病人，结果有些其实没病，那就叫“冤枉”。精确率高，说明它说某个是“病人”的时候，多半是真的。

4. 有没有综合考虑？（F1 分数）

F1分数就像综合评定，既考虑漏不漏掉，又考虑冤不冤枉，越高越好。

5. 它是不是学“死记硬背”&