建模之常见模型评估指标（Keras, Sklearn, R）

相同算法请见建模之常见损失函数

序号	概况	表达式	场景	keras	sklearn	R
1	分类准确率	预测正确个数的占比	分类	keras.metrics.Accuracy accuracy	sklearn.metrics.accuracy_score	Accuracy
2	二分类准确率	同上	分类	keras.metrics.BinaryAccuracy keras.metrics.binary_accuracy binary_accuracy
3	多分类准确率	同上	分类	keras.metrics.CategoricalAccuracy categorical_accuracy
4		目标在前K个预测中的频率		keras.metrics.TopKCategoricalAccuracy top_k_categorical_accuracy
5		整数目标在前K个预测中的频率		keras.metrics.SparseTopKCategoricalAccuracy sparse_top_k_categorical_accuracy
6	交叉熵	同损失函数		keras.metrics.BinaryCrossentropy binary_crossentropy	同损失函数
7	交叉熵	同损失函数		keras.metrics.CategoricalCrossentropy categorical_crossentropy	同损失函数
8	交叉熵	同损失函数		keras.metrics.SparseCategoricalCrossentropy sparse_categorical_crossentropy	同损失函数
9	KL散度	同损失函数		keras.metrics.KLDivergence kullback_leibler_divergence	同损失函数
10	poisson	同损失函数		keras.metrics.Poisson poisson	同损失函数
11	mse	同损失函数	回归	keras.metrics.MeanSquaredError mean_squared_error	同损失函数
12	rmse	同损失函数	回归	keras.metrics.RootMeanSquaredError root_mean_squared_error	同损失函数
13	mae	同损失函数	回归	keras.metrics.MeanAbsoluteError mean_absolute_error	同损失函数
14	mape	同损失函数	回归/时序	keras.metrics.MeanAbsolutePercentageError mean_absolute_percentage_error	同损失函数
15	msle	同损失函数	回归	keras.metrics.MeanSquaredLogarithmicError mean_squared_logarithmic_error	同损失函数
16	余弦相似度	同损失函数		keras.metrics.CosineSimilarity cosine_similarity	同损失函数
17		同损失函数		keras.metrics.LogCoshError logcosh	同损失函数
18	AUC	$\frac{\sum (I(p_{pos},p_{neg}))}{pos\times neg}$ $if{p}_{pos}>p_{neg}:I(p$