机器学习中常用的模型评估指标有哪些，如何选择合适的评估指标？
在机器学习中，常用的模型评估指标包括准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1值（F1 Score）、ROC曲线和AUC值等。
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准确率（Accuracy）：指分类器正确分类的样本数占总样本数的比例，是最常用的评估指标。计算公式为：(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)，其中TP为真正例，TN为真负例，FP为假正例，FN为假负例。
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精确率（Precision）：指分类器预测为正例中真正为正例的比例，即预测为正例的样本中有多少是真正例。计算公式为：TP/(TP+FP)。
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召回率（Recall）：指真正为正例中被分类器预测为正例的比例，即所有正例中有多少被预测为正例。计算公式为：TP/(TP+FN)。
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F1值（F1 Score）：综合考虑了精确率和召回率，是精确率和召回率的调和平均数，计算公式为：2(PrecisionRecall)/(Precision+Recall)。
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ROC曲线和AUC值：ROC曲线是以假正例率（FPR）为横坐标，真正例率（TPR）为纵坐标所绘制的曲线，AUC值表示ROC曲线下的面积，用来衡量分类器的性能，AUC值越大，分类器性能越好。
选择合适的评估指标需要根据具体的业务场景和模型的特点来决定。比如，在正负样本不平衡的情况下，准确率可能会失去意义，此时可以考虑使用精确率、召回率或F1值作为评估指标；如果注重将所有的正例都预测出来，可以选择召回率作为评估指标；如果需要综合考虑精确率和召回率，可以选用F1值。另外，对于有监督学习的分类问题，ROC曲线和AUC值也是很重要的评估指标，可以帮助我们综合考虑分类器在不同阈值下的性能表现。
总之，选择合适的评估指标需要结合具体的业务需求和模型特点来进行综合考量，不能单一地依赖某个指标。