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11. TinyML模型评估指标：Accuracy、F1、Recall与业务成本

共计 30 章节
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01
课程导入
为什么TinyML模型评估不能只看准… · 课程结构 · 核心概念（混淆矩阵
课程导入TinyML
02
基础知识
准确率（Accuracy）的定义 · 计算公式 · 适用场景及其在类别不平衡时的局限性
基础知识Accuracy
03
基础知识
精确率（Precision）与召回率… · 直观解释 · 计算公式及两者之间的权衡（trade…
基础知识Precision
04
基础知识
F1分数（F1-Score）的由来 · 调和平均的意义 · 计算公式
基础知识F1
05
核心概念
混淆矩阵（Confusion Mat… · 如何从混淆矩阵中计算所有基础指标
核心概念Confusion
06
核心概念
类别不平衡（Class Imbala… · 唤醒词检测） · 以及它对Accuracy的误导性
核心概念Class
07
核心概念
业务成本（Business Cost… · 包括误报成本（False Posit… · 以及如何量化
核心概念Business
08
核心概念
成本敏感评估（Cost-Sensit… · 引入成本矩阵（Cost Matrix…
核心概念Cost-Sensit
09
方法流程
TinyML模型评估的完整流程——从… · 交叉验证到指标计算与业务成本映射
方法流程TinyML
10
方法流程
如何针对TinyML资源受限环境（内… · 功耗 · 延迟）设计评估方案
方法流程TinyML
11
方法流程
阈值（Threshold）调整对Pr… · Recall · F1的影响
方法流程Threshold
12
方法流程
多类别分类问题中的指标扩展——宏平均… · 微平均（Micro） · 加权平均（Weighted）的适用场…
方法流程多类别分类问题
13
方法流程
回归任务（如预测剩余寿命）中的评估指… · MSE）与分类指标的区别 · 以及业务成本如何映射到回归误差
方法流程回归任务
14
案例实战
案例1——关键词唤醒（Wake Wo… · Recall · F1评估
案例实战Wake
15
案例实战
案例2——工业设备异常检测 · 如何用Recall和F1评估 · 并计算漏报导致停机损失与误报导致检修…
案例实战案例2
16
案例实战
案例3——医疗可穿戴设备（如心电异常… · 如何设计成本矩阵并选择阈值 · 平衡Recall与Precision
案例实战案例3
17
案例实战
案例4——智能家居人体检测 · 评估指标与电池寿命 · 用户体验（误触发）的关联
案例实战案例4
18
案例实战
实战任务——使用Python（sci… · Accuracy · Precision
案例实战Python
19
案例实战
实战任务——给定一个TinyML模型… · 在模拟数据上计算各项指标 · 并模拟不同业务成本下的最优阈值选择
案例实战TinyML
20
常见问题
为什么Accuracy很高但模型实际…
常见问题Accuracy
21
常见问题
Precision和Recall哪个…
常见问题Precision
22
常见问题
F1分数是否总是越高越好？在成本不对…
常见问题F1
23
常见问题
如何计算业务成本？没有具体成本数据时…
常见问题如何计算业务成本…
24
常见问题
在TinyML设备上收集测试数据困难 · 如何用小样本或合成数据评估
常见问题TinyML
25
常见问题
模型在PC端评估指标很好 · 但部署到MCU后性能下降 · 如何排查
常见问题PC
26
综合提升
如何构建一个完整的TinyML评估框… · 将指标 · 成本
综合提升TinyML
27
综合提升
模型压缩（量化 · 剪枝）对评估指标的影响 · 如何重新评估压缩后的模型
综合提升模型压缩
28
综合提升
持续学习与在线评估——模型在设备端更… · 如何用流式指标（如滑动窗口F1）监控…
综合提升持续学习
29
综合提升
与业务方沟通——如何用业务成本语言（… · 时间 · 用户满意度）向非技术人员解释模型性能
综合提升业务方沟通
30
课程总结
回顾核心知识点 · 提供一份评估指标选择决策树（Deci… · 并布置综合实战项目（端到端评估与成本…
课程总结回顾核心知识点