2.5.2 指标的类型：准确率, F1 值, ROUGE, BLEU 等

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2.5.2 指标的类型：准确率, F1 值, ROUGE, BLEU 等 2.5.2 指标的类型：准确率, F1 值, ROUGE, BLEU 等准确率 (Accuracy) 定义：准确率是最简单的评估指标之一，它衡量的是模型预测正确的样本占总样本数的比例。公式： Accuracy = (Number of Correct Predictions) / (Total Number of Predictions) 适用场景：准确率适用于类别分布相对均衡的分类问题。例如，判断一封邮件是否为垃圾邮件。 DSPy 中的应用：在 DSPy 中，如果你的程序旨在进行分类任务，例如情感分析或主题分类，那么准确率可以作为初步的评估指标。你可以通过将程序的输出与预定义的标签进行比较来计算准确率。