本文系统回答“人工智能算法如何评估”：以业务目标为锚，建立离线与在线协同的评估闭环；构建覆盖分类、回归、排序、生成式的多维指标体系，并纳入校准度、鲁棒性、公平性与合规；通过交叉验证、A/B测试与暗流等方法确保统计显著与上线安全；以数据质量与漂移监控贯穿生命周期，结合MLOps实现可追溯与自动告警；在SLO与成本约束下评估可扩展性与ROI；借助国内外平台与开源工具落地评估流程，最终形成流程化、可复用的评估能力与持续优化机制。

本文系统阐释精确率的计算与应用：精确率=TP/(TP+FP)，用于衡量“预测为正的纯度”，在分类、检索与目标检测中须结合任务口径、阈值与Top-k设定准确统计；多分类需明确Micro/Macro/Weighted平均方式。文章强调阈值校准、数据质量与不平衡处理对精确率的影响，并提供医疗、金融、搜索等场景的落地策略与演练。结论指出精确率应纳入企业AI治理与风险框架，未来将与MLOps一体化、事实核查与成本敏感学习深度融合，以实现可解释、合规且稳健的评测。