在预测模型的评估中，常用的指标包括以下几个：
精确率（Precision）：精确率是指模型预测为正例的样本中，真正为正例的比例。它衡量了模型的预测结果中有多少是正确的正例。精确率可以通过以下公式计算：
精确率 = 真正例数 / （真正例数 + 假正例数）
召回率（Recall）：召回率是指模型正确预测为正例的样本数占真实正例总数的比例。它衡量了模型能够正确找出多少正例。召回率可以通过以下公式计算：
召回率 = 真正例数 / （真正例数 + 假反例数）
F1值（F1-score）：F1值是精确率和召回率的调和平均数，综合考虑了这两个指标。F1值可以通过以下公式计算：
F1值 = 2 * （精确率 * 召回率） / （精确率 + 召回率）
准确率（Accuracy）：准确率是指模型预测正确的样本数占总样本数的比例。准确率是一个常见的评估指标，但在不平衡数据集中可能会存在偏差。准确率可以通过以下公式计算：
准确率 = （真正例数 + 真反例数） / 总样本数
特异度（Specificity）：特异度是指模型正确预测为反例的样本数占真实反例总数的比例。特异度衡量了模型对反例的识别能力。特异度可以通过以下公式计算：
特异度 = 真反例数 / （真反例数 + 假正例数）
除了上述常用指标外，还可以使用其他指标如AUC-ROC（曲线下面积）等来评估模型性能。这些指标可以帮助我们全面了解模型的预测效果，从而选择最合适的模型或进行模型调优。需要根据具体的问题和应用场景选择适合的评估指标。
