【常用评价指标】在数据分析、机器学习、产品评估等多个领域中，评价指标是衡量系统性能、模型效果或产品表现的重要工具。通过合理选择和使用这些指标，可以更准确地判断一个方案是否达到预期目标，从而为后续优化提供依据。

在机器学习中，常见的评价指标包括准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）以及F1分数（F1-Score）。其中，准确率是最直观的指标，表示模型预测正确的样本占总样本的比例。然而，在数据不平衡的情况下，仅依赖准确率可能会导致误导性结论。例如，在一个99%样本为负类的数据集中，即使模型始终预测为负类，也能获得很高的准确率，但这显然无法反映真实性能。

为了更全面地评估模型，通常会结合精确率与召回率。精确率衡量的是模型预测为正类的样本中有多少是真正的正类，而召回率则关注所有实际为正类的样本中有多少被正确识别。两者之间往往存在权衡关系，因此引入F1分数作为两者的调和平均数，以平衡精度与召回率之间的矛盾。

除了上述指标，还有AUC-ROC曲线（Area Under the Curve - Receiver Operating Characteristic Curve）用于评估二分类模型的整体性能。该曲线描绘了不同阈值下真阳性率与假阳性率的关系，AUC值越高，说明模型区分能力越强。

在产品或服务评估中，常用的评价指标可能包括用户满意度、转化率、留存率、客户获取成本（CAC）、每用户收入（ARPU）等。这些指标能够帮助团队了解产品在市场中的表现，并为决策提供数据支持。

总之，选择合适的评价指标对于分析问题、优化方案至关重要。不同的场景可能需要不同的指标组合，只有充分理解每个指标的意义和适用范围，才能真正发挥其价值。