在深度学习中，当数据被手动分割时，如何评估模型？

在深度学习中，当数据被手动分割时，评估模型的常用方法有以下几种：

精度（Accuracy）：精度是最常用的模型评估指标之一。它表示模型在所有预测结果中正确预测的比例。计算精度的公式为：精度 = 预测正确的样本数 / 总样本数。
召回率（Recall）：召回率衡量了模型对于正样本的识别能力。它表示模型能够正确预测出的正样本数量占所有正样本数量的比例。计算召回率的公式为：召回率 = 真正例 / (真正例 + 假反例)。
精确率（Precision）：精确率衡量了模型对于预测结果的准确性。它表示模型预测为正样本的样本中，真正为正样本的比例。计算精确率的公式为：精确率 = 真正例 / (真正例 + 假正例)。
F1值（F1 Score）：F1值是综合考虑精确率和召回率的评估指标。它是精确率和召回率的调和均值，可以平衡模型的准确性和召回能力。计算F1值的公式为：F1值 = 2 * (精确率 * 召回率) / (精确率 + 召回率)。
ROC曲线与AUC值：ROC曲线是以真正例率（TPR）为纵轴，假正例率（FPR）为横轴绘制的曲线。通过绘制不同阈值下的TPR和FPR，可以评估模型在不同分类阈值下的性能。AUC值是ROC曲线下的面积，用于综合评估模型的分类能力，取值范围为0.5到1，值越接近1表示模型性能越好。

以上是常用的评估模型方法，根据具体的问题和需求，选择合适的评估方法进行模型评估。腾讯云提供了多种深度学习相关的产品和服务，例如腾讯云AI智能语音、腾讯云机器学习平台等，您可以通过访问腾讯云官网（https://cloud.tencent.com/）了解更多相关信息。