在当今数据驱动的时代，财务分析已经不再是简单的数字堆砌和报表输出，而是需要运用各种算法模型进行深度分析和预测。
从预测公司的财务健康状况到评估投资项目的风险与收益，算法模型的应用日益广泛。
然而，面对众多算法模型，如何选择合适的评估指标，确保分析结果的准确性和可靠性，成为了财务分析师们面临的重要挑战。
一、算法评估指标简介
在财务数据分析中，我们同样需要用到准确率、精确率、召回率和置信区间等算法评估指标来衡量模型的好坏。
这些指标不仅适用于数据挖掘和人工智能领域，同样可以应用于财务分析中。
1，准确率（Accuracy）
举例：假设我们有一个财务模型，用于预测一家公司的盈利情况（盈利或亏损）。我们有100个样本数据，其中模型预测正确的有80个，预测错误的有20个。
计算：准确率 = 预测正确的样本数量 / 总样本数量 = 80 / 100 = 80%
