阿里云NLP自学习平台文本分模型评价指标如何得到的？数据集否划分为训练集、验证集和测试集？
本人通过NLP自学习平台完成了文本分类任务，但是对模型训练后的评价指标不是很明白，查准率和召回率等指标是如何计算的，是否将上传的数据集进行了划分，然后得到在验证集或测试集上的指标。另外，模型发布后测试的评价指标是置信度，这个具体指什么，什么是总体样本。
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在自然语言处理（NLP）任务中，尤其是文本分类任务，模型的性能评估通常涉及几个关键指标：查准率（Precision）、召回率（Recall）以及它们的调和平均数——F1分数。这些指标帮助我们从不同角度理解模型的表现。
查准率（Precision）
查准率是指模型预测为正类别的样本中真正是正类的比例。计算公式为： [ \text{Precision} = \frac{\text{真正例（True Positives, TP）}}{\text{真正例（TP） + 假正例（False Positives, FP）}} ] 高查准率意味着较少的误报。
召回率（Recall）
召回率衡量的是所有实际为正类的样本中被正确识别出来的比例。计算公式为： [ \text{Recall} = \frac{\text{真正例（TP）}}{\text{真正例（TP） + 假负例（False Negatives, FN）}} ] 高召回率意味着较少的漏报。
F1分数
F1分数是查准率和召回率的调和平均值，旨在提供一个综合评价，特别是在两个指标需要平衡的场景下。计算公式为： [ F1 = 2 \times \frac{\text{Precision} \times \text{Recall}}{\text{Precision} + \text{Recall}} ]
数据集划分
通常，在训练模型前，数据集会被划分为训练集、验证集（或称作开发集）和测试集。训练集用于训练模型，验证集用于调整模型参数和选择最佳模型（如超参数调优），而测试集则用来评估模型在未见过的数据上的泛化能力，即最终的模型性能评价。
模型发布后的评价指标——置信度
置信度（Confidence Score）指的是模型对于其预测结果的自信程度，通常是一个介于0到1之间的数值，值越接近1表示模型对预测结果越有信心。在文本分类任务中，每个预测类别都会有一个相应的置信度分数，表示模型认为该样本属于该类别的概率大小。
总体样本
总体样本通常指的是在特定评估或讨论情境下考虑的所有样本集合，这可能指的是整个数据集，或者是在某个阶段（如测试阶段）使用的子集。在评估模型时，关注的是模型在这些总体样本上的表现，包括准确率、查准率、召回率等指标，以全面了解模型的性能。
