情感识别模型的定量评估指标有哪些？如何根据场景选择？ 热门官方

回答：核心定量指标：①分类任务（如情感类别识别）：准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1值（综合精确率与召回率）、混淆矩阵（分析类别间误判，如“悲伤”误判为“愤怒”的比例）；②回归任务（如情感强度预测）：均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）、皮尔逊相关系数（r，衡量预测值与真实值的线性相关性）；③多模态融合任务：融合增益（Fusion Gain，多模态准确率-单模态最高准确率）、模态贡献度（如面部表情对情感识别的贡献占比）。选择原则：①类别平衡场景（如实验室情感数据集）：优先用准确率、F1值；②类别不平衡场景（如真实场景中“中性”情感占比80%）：优先用F1值（宏平均）、召回率（针对少数类）；③强度预测场景：优先用MAE（对异常值鲁棒）、相关系数r（衡量趋势一致性）。