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图像识别的质量评价指标

在图像识别与分类任务中，质量评价指标是评估模型性能的重要工具。这些指标不仅帮助我们了解模型在不同任务上的表现，还能指导模型的优化和选择。本节将详细介绍常用的图像识别质量评价指标，包括准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线和AUC值等。我们将通过具体的例子来说明这些指标的计算方法和应用场景。

准确率(Accuracy)

准确率是评估分类模型最直观的指标之一，它表示模型正确分类的样本数占总样本数的比例。准确率的计算公式如下：

Accuracy

其中：

TP(TruePositive)：真正例，表示实际为正类且预测为正类的样