准确率（Accuracy）：对于分类任务，准确率是最基本的评估指标，表示正确预测的样本比例。

精确度（Precision）和召回率（Recall）：特别适用于不平衡类别的分类任务。精确度衡量被分类器正确标记为正类别的样本比例，而召回率衡量真实正样本中被分类器正确识别为正类别的比例。

F1 分数：结合了精确度和召回率，是一个综合性能指标，特别适用于不平衡类别或关注精度和召回率平衡的情况。

ROC 曲线和AUC 值：适用于二分类问题，ROC 曲线通过调整分类器的阈值来绘制出真阳性率与假阳性率之间的关系。AUC 表示 ROC 曲线下的面积，是一个综合性能指标。

均方误差（MSE）：对于回归任务，可以使用均方误差来评估模型的性能。MSE 衡量模型预测值与实际值之间的平方差的平均值。

R² 得分：也称为拟合优度，表示模型对目标变量方差的解释程度。R² 值越接近 1，模型越好。

混淆矩阵：可以帮助您了解分类器在每个类别上的表现，包括正确预测和错误预测的数量。

计算资源利用率：除了模型性能，还应考虑模型在A100显卡服务器上的性能，包括利用 GPU 加速、内存和计算资源的效率等

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