演算法測試：演算法的評估指標，如準確率、召回率、準確率、F1分數等

演算法測試的評價指標是評價演算法效能和效果的關鍵。 不同型別的演算法可能需要關注不同的評估指標，具體取決於演算法的任務和目標。 以下是一些常見的特定於演算法的評估指標：

分類演算法評價指標：

準確度：正確分類的樣本數與樣本總數的比率。

回想：正確識別為正類的正類樣本的比例，即真實類樣本佔所有實際正類樣本的比例。

精確度：正確識別為正類別的樣本比例，即真正正類別的樣本比例。

F1 分數：召回率和精確率的綜合平均值。

AUC-ROC（曲線下面積）：用於二元分類問題，表示ROC曲線下的面積，反映模型在不同閾值下的效能。

回歸演算法的評估指標：

均方誤差 （MSE）：值與實際值之差的平方均值。

均方根誤差 （RMSE）：均方誤差的平方根，表示均方誤差的大小。

平均絕對誤差 （MAE）：值與實際值之差的絕對值的平均值。

聚類演算法的評估指標：

輪廓係數：衡量樣本之間相似性與其自身與其他聚類的簇內相似性之間的平衡。

D**ies-Bouldin 指數：衡量簇的緊密度和分離度，值越小表示簇越好。

Calinski-Harabasz 指數：衡量聚類的緊湊性和分離度，值越高表示聚類越好。

這些指標有助於量化演算法在特定任務中的效能。 在測試演算法時，根據任務的性質和需求選擇合適的評估指標，以便更全面地了解演算法的有效性，並進行效能調優和改進。