评估指标——你的人工智能真的好吗？

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了解为什么仅准确度会产生误导，并掌握真正衡量 AI 性能的指标 - 精确度、召回率、F1、ROC-AUC、BLEU 和困惑度。

学习目标

完成本课后，你将理解:

• ✓准确性陷阱
• ✓混淆矩阵
• ✓精确度 - “在我标记的所有内容中，有多少是正确的？”
• ✓回想一下 - “在所有积极的事情中，我发现了多少？”
• ✓精确率与召回率的权衡

课程大纲

1. 准确性陷阱
2. 混淆矩阵
3. 精确度 - “在我标记的所有内容中，有多少是正确的？”
4. 回想一下 - “在所有积极的事情中，我发现了多少？”
5. 精确率与召回率的权衡
6. F1 分数 - 调和平均值
7. ROC 曲线和 AUC
8. 文本生成指标
9. BLEU 分数
10. 困惑
11. 生产中的 A/B 测试
12. 何时使用哪个指标
13. 要点
14. 📚 进一步阅读