微软 Azure AI-900 认证指南（十三）评估指标

引言

在机器学习和人工智能的应用中，评估指标起着至关重要的作用。它们不仅帮助我们量化和验证模型的表现，还能为模型的优化和改进提供方向。在**Azure基础认证（AI-900）**考试中，掌握机器学习模型的评估方法至关重要，因为评估指标能够帮助你理解模型的优缺点，为最终的决策提供科学依据。

本文将全面解析机器学习中的各种评估指标，包括分类、回归、计算机视觉、自然语言处理等领域的常见评估标准，并探讨如何在Azure平台上利用这些指标优化模型。通过详细分析这些评估指标，你将能够更好地理解如何选择合适的评估方法，以确保你的机器学习模型能够准确、可靠地解决实际问题。

1. 评估指标的概述

1.1 评估指标的重要性

评估指标是衡量机器学习模型性能的标准工具。它们不仅帮助我们了解模型在训练和测试阶段的表现，还能揭示其在真实场景中的有效性和可靠性。通过评估指标，开发者可以：

• 量化模型性能：通过具体的数字衡量模型在各个维度上的表现。