AI模型精度的计算主要通过以下核心指标实现，涵盖分类任务和模型效果评估：

一、分类任务核心指标

1. 混淆矩阵

   • 展示模型预测结果与实际标签的差异，包含真正例（TP）、假正例（FP）、真负例（TN）和假负例（FN）。

   • 通过公式计算精度： $$ \text{Accuracy} = \frac{TP + TN}{TP + TN + FP + FN} $$

   • 适用于二分类或多分类任务。

2. 精确度（Precision）

   • 正类预测中正确预测的比例，公式： $$ \text{Precision} = \frac{TP}{TP + FP} $$

   • 侧重减少误判（假正例）。

3. 召回率（Recall）

   • 模型捕捉正类样本的能力，公式： $$ \text{Recall} = \frac{TP}{TP + FN} $$

   • 侧重减少漏判（假负例）。

4. F1分数

   • 精确度与召回率的调和平均，公式： $$ \text{F1} = 2 \times \frac{\text{Precision} \times \text{Recall}}{\text{Precision} + \text{Recall}} $$

   • 适用于类别不平衡场景。

5. ROC-AUC曲线

   • 综合评估模型在不同阈值下的区分能力，AUC值越高表示性能越好。

二、模型效果评估

• 计算精度 ：指模型计算结果的位宽（如FP32、FP16），影响计算精度和效率。

• 任务特定指标 ：例如图像识别任务常用准确率（Accuracy），回归任务常用均方误差（MSE）。

三、注意事项

• 混淆矩阵需结合具体任务选择指标，如医疗领域更关注召回率。

• INT8等量化精度会影响模型性能，需通过实际测试验证。