在PyTorch中，評估訓練好的模型性能是深度學習開發中的一個關鍵環節。以下是PyTorch中常用的模型評估指標及其相關介紹：
PyTorch中常用的模型評估指標
- 準確率(Accuracy)：用于分類問題，計算正確預測的樣本數占總樣本數的比例。
- 精確率(Precision)：用于分類問題，計算真正例占預測為正例的比例。
- 召回率(Recall)：用于分類問題，計算真正例占實際正例的比例。
- F1分數(F1 Score)：綜合考慮精確率和召回率的指標，是它們的調和平均值。
- ROC曲線下面積(AUC-ROC)：用于二分類問題，衡量分類器在不同閾值下的性能。
- 均方誤差(Mean Squared Error, MSE)：用于回歸問題，衡量預測值與真實值之間的平均平方差。
- 均方根誤差(Root Mean Squared Error, RMSE)：用于回歸問題，衡量預測值與真實值之間的平均平方差的平方根。
- 平均絕對誤差(Mean Absolute Error, MAE)：用于回歸問題，衡量預測值與真實值之間的平均絕對差。
評估指標的選擇
選擇合適的評估指標取決于你的任務類型。例如，對于分類任務，你可能會選擇準確率、精確率、召回率和F1分數；而對于回歸任務，則可能會選擇均方誤差或平均絕對誤差。
如何在PyTorch中使用這些評估指標
在PyTorch中，你可以使用sklearn.metrics庫來計算這些評估指標。首先，需要將模型的輸出和真實標簽轉換為適當的格式，然后使用相應的函數進行計算[1](@ref]。
通過上述步驟，你可以有效地評估PyTorch中訓練好的模型性能，并根據評估結果對模型進行進一步的優化和改進。
