human: 评估机器学习模型的5个常见指标
 bot: 评估机器学习模型的5个常见指标是通过对模型的预测结果与实际结果进行比较来进行的。这些指标可以帮助我们了解模型的性能和准确度。常见的指标包括准确率、精确率、召回率、F1分数和AUC-ROC曲线。准确率是指模型正确预测的样本占总样本数的比例，精确率是指模型预测为正例的样本中真正为正例的比例，召回率是指真实为正例的样本中被模型正确预测为正例的比例，F1分数是精确率和召回率的调和平均值，AUC-ROC曲线是根据模型的真阳性率和假阳性率绘制的曲线，用于评估模型在不同阈值下的性能。通过对这些指标的评估，我们可以更好地了解模型的表现和优化模型的性能。