任务类型关键指标核心关注点分类任务准确率总体正确率（类别平衡时）精确率减少误报（FP）召回率减少漏报（FN）F1-Score精确率与召回率的平衡（类别不平衡时首选）AUC-ROC模型的整体排序能力，与阈值无关Log Loss预测概率的准确性回归任务MSE/RMSE对大的误差敏感，应用最广MAE对异常值稳健，反映典型误差MAPE相对误差，直观便于比较R²模型对数据方差的解释能力如何选择？分类任务默认或均衡数据集：看准确率和F1-Score。关注“宁可错杀，不可放过”（如疾病筛查）：追求高召回率。
集成MidScene的AI测试管理平台
集成MidScene的AI测试管理平台任务类型关键指标核心关注点分类任务准确率总体正确率 类别平衡时 精确率减少误报 FP 召回率减少漏报 FN F1 Score 精确率与召回率的平衡 类别不平衡时首选 AUC ROC 模型的整体排序能力 与阈值无关 Log Loss 预测概率的准确性回归任务 MSE RMSE 对大的误差敏感 应用最广 MAE 对异常值稳健 反映典型误差 MAPE 相对误差 直观便于比较 R
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