一、運用「機器學習(Machine Learning) 」或「深度學習(Deep Learning) 」 模型來協助環境治理,已成為國內新興且重要的應用情境,例如導入 AI 智慧管理進行精準加藥、製程廢水處理、石綿瓦屋頂調查等。其中,準確度是評估模型是否能依據輸入資料正確預測結果,或有效識別資料集中各特徵變數間關聯與模式的重要衡量標準。當模型對未見過的資料具備良好的「泛化能力(Generalization)」,其預測與洞察力將更為可靠, 這是優化決策與提升組織績效的關鍵因素之一。因此,評估並提升模型準確度,對 AI 智慧管理應用而言,至關重要。模型準確度的評估可採用多種不同的「評估指標(Evaluation Metrics)」 ,而不同的建模任務則需依其特性選擇適用之指標。
請列舉並說明至少三種常用於評估模型準確度的指標,以及其適用時機 或情境。(25 分)