写出的超参数调优指标太多

超参数调优是机器学习中的一个重要任务，它涉及到选择合适的超参数来优化模型的性能。超参数是在训练模型之前设置的参数，不同的超参数取值会对模型的性能产生影响。

在超参数调优中，常用的指标有以下几个：

1. 准确率（Accuracy）：准确率是分类模型中最常用的评估指标之一，表示模型在所有样本中正确分类的比例。准确率越高，模型的性能越好。
2. 精确率（Precision）：精确率是分类模型中衡量正例预测准确性的指标，表示模型预测为正例的样本中，真正为正例的比例。精确率高表示模型预测为正例的结果可信度较高。
3. 召回率（Recall）：召回率是分类模型中衡量正例预测能力的指标，表示模型正确预测为正例的样本占所有真正为正例的样本的比例。召回率高表示模型对正例的识别能力较强。
4. F1值（F1-score）：F1值是精确率和召回率的调和平均值，综合考虑了模型的准确性和召回能力。F1值越高，模型的性能越好。
5. AUC-ROC：AUC-ROC是用于评估二分类模型性能的指标，表示模型在不同阈值下的真正例率（TPR）和假正例率（FPR）之间的关系。AUC-ROC值越接近1，模型性能越好。
6. 均方根误差（RMSE）：RMSE是回归模型中常用的评估指标，表示模型预测值与真实值之间的差异程度。RMSE越小，模型的预测能力越好。
7. 平均绝对误差（MAE）：MAE是回归模型中另一个常用的评估指标，表示模型预测值与真实值之间的绝对差异程度。MAE越小，模型的预测能力越好。
8. R平方（R-squared）：R平方是回归模型中衡量模型拟合优度的指标，表示模型解释变量方差的比例。R平方越接近1，模型的拟合效果越好。

以上是常见的超参数调优指标，根据具体的问题和任务，选择合适的指标进行模型性能评估和超参数调优。

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