4.4.3 性能指标

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4.4.3 性能指标 4.4.3 性能指标在光谱数据分析中，建立预测或分类模型是常见的任务，例如通过近红外光谱预测物质的浓度、通过拉曼光谱识别物质的种类等。模型的性能直接决定了其在实际应用中的价值。因此，对建立好的模型进行全面、客观的评估至关重要。性能指标就是用于量化模型预测或分类能力的工具。本章节将详细介绍在光谱处理背景下，评估定量模型和定性模型常用的性能指标。选择合适的指标取决于模型的类型、应用场景以及关注的重点。 4.4.3.1 定量模型: R² (决定系数), RMSE (均方根误差), Bias (偏差), RPD (相对分析误差) 定量模型的目标是预测一个连续数值型的属性（例如，浓度、含水量、硬度等），这类模型通常是回归模型。