安监违规场景识别模型评估指标设计

安监违规场景识别模型的评估指标设计可以考虑以下几个方面：

准确率（Accuracy）：模型正确预测的样本数占总样本数的比例，即（真正例 + 真负例）/ 总样本数。
精确率（Precision）：模型预测为正例的样本中，真正例的比例，即真正例 /（真正例 + 假正例）。
召回率（Recall）：真正例占所有实际为正例的样本的比例，即真正例 /（真正例 + 假反例）。
F1值：综合考虑精确率和召回率的指标，通过计算精确率和召回率的调和平均值得到，即2 * 精确率 * 召回率 /（精确率 + 召回率）。
ROC曲线和AUC值：绘制出模型的真正例率（TPR）和假正例率（FPR）的曲线，计算曲线下面积（AUC），AUC值越接近1表示模型性能越好。
混淆矩阵：展示模型预测结果与真实结果的对应关系，包括真正例（True Positive，TP）、假正例（False Positive，FP）、真反例（True Negative，TN）和假反例（False Negative，FN）。

以上指标可以综合评估模型的准确性、精确性和召回率等性能表现，选择合适的指标评估模型的效果。