2867.下列哪些是模型评估的常用指标?

该题目存在错误。正确答案不应仅为 A。 题目：下列哪些是模型评估的常用指标？ 选项： A：准确率（Accuracy） B：精确率（Precision） C：召回率（Recall） D：F1分数（F1 Score） 正确解析如下： 在分类模型的评估中，常用的性能指标包括： - 准确率（Accuracy）：分类正确的样本数占总样本数的比例。适用于类别分布均衡的情况。 - 精确率（Precision）：预测为正类的样本中，实际为正类的比例。关注预测结果的可靠性。 - 召回率（Recall）：实际为正类的样本中，被正确预测为正类的比例。关注对正类样本的覆盖能力。 - F1分数（F1 Score）：精确率和召回率的调和平均数，用于综合评估两者的表现，尤其在类别不平衡时更为有效。 这些指标均为分类任务中广泛使用的评估指标，因此选项 A、B、C、D 都是正确的。 题目为单选题，但实际四个选项均为常用模型评估指标，因此题目设置存在问题。若必须选择唯一答案，则与实际情况不符。 核心知识点讲解： 1. 混淆矩阵是理解上述指标的基础，包含四个基本元素： - 真阳性（TP）：实际为正，预测为正 - 假阳性（FP）：实际为负，预测为正 - 真阴性（TN）：实际为负，预测为负 - 假阴性（FN）：实际为正，预测为负 2. 各指标计算公式： - Accuracy = (TP + TN) / (TP + FP + TN + FN) - Precision = TP / (TP + FP) - Recall = TP / (TP + FN) - F1 Score = 2 × (Precision × Recall) / (Precision + Recall) 结论：本题四个选项均为模型评估的常用指标，正确答案应为 A、B、C、D。原题设定答案为 A 是不完整的，建议将题目改为多选题或修正答案。