人工智能建模技术指标是衡量人工智能系统性能和效果的重要标准。以下是一些常见的人工智能建模技术指标：
1. 准确率（Accuracy）：模型预测结果与实际结果的匹配程度，通常用百分比表示。高准确率意味着模型能够准确地预测结果。
2. 精确度（Precision）：模型在预测为正样本时，真正例的比例。高精确度意味着模型能够准确地识别出真正的正样本。
3. 召回率（Recall）：模型在预测为正样本时，真阳性的比例。高召回率意味着模型能够准确地识别出真正的正样本。
4. F1分数（F1 Score）：精确度和召回率的调和平均值，用于评估模型的综合性能。F1分数越高，说明模型在预测为正样本时，真正例和假正例的比例越接近。
5. AUC（Area Under the ROC Curve）：接收者操作特性曲线下面积，用于评估模型在分类任务中的性能。AUC值越大，说明模型在区分正负样本的能力越强。
6. 混淆矩阵（Confusion Matrix）：描述模型在不同类别上的预测结果与实际结果之间的差异。通过计算混淆矩阵，可以了解模型在不同类别上的预测性能。
7. 平均精度（Mean Accuracy）：所有训练样本的平均准确率。高平均精度意味着模型在整体上具有良好的性能。
8. 平均精确度（Mean Precision）：所有训练样本的平均精确度。高平均精确度意味着模型在整体上具有较高的精确度。
9. 平均召回率（Mean Recall）：所有训练样本的平均召回率。高平均召回率意味着模型在整体上具有较高的召回率。
10. 平均F1分数（Mean F1 Score）：所有训练样本的平均F1分数。高平均F1分数意味着模型在整体上具有较高的综合性能。
11. 平均AUC（Mean AUC-ROC）：所有训练样本的平均AUC值。高平均AUC值意味着模型在区分正负样本的能力较强。
12. 平均混淆矩阵（Mean Confusion Matrix）：所有训练样本的平均混淆矩阵。通过计算平均混淆矩阵，可以了解模型在不同类别上的预测性能。
13. 平均平均精度（Mean Mean Accuracy）：所有训练样本的平均准确率。高平均平均精度意味着模型在整体上具有良好的性能。
14. 平均平均精确度（Mean Mean Precision）：所有训练样本的平均精确度。高平均平均精确度意味着模型在整体上具有较高的精确度。
15. 平均平均召回率（Mean Mean Recall）：所有训练样本的平均召回率。高平均平均召回率意味着模型在整体上具有较高的召回率。
这些指标可以帮助我们全面评估人工智能模型的性能，从而选择最适合特定任务的模型。在实际使用中，可以根据具体需求选择合适的指标进行评估。
