LaVie模型的預測準確度可以通過多種指標來評估，其中最常用的指標包括：
準確率（Accuracy）：準確率是指模型預測正確的樣本數占總樣本數的比例。準確率越高，說明模型的預測能力越強。
精確率（Precision）：精確率是指模型預測為正樣本且真實為正樣本的樣本數占所有預測為正樣本的樣本數的比例。精確率越高，說明模型在預測正樣本時的準確性越高。
召回率（Recall）：召回率是指模型預測為正樣本且真實為正樣本的樣本數占所有真實為正樣本的樣本數的比例。召回率越高，說明模型對正樣本的覆蓋能力越強。
F1值（F1-score）：F1值是精確率和召回率的調和平均值，能夠綜合評價模型的預測準確性和覆蓋能力。
除了上述指標外，還可以使用ROC曲線和AUC值來評估模型的性能。ROC曲線可以幫助我們衡量模型在不同閾值下的準確性，而AUC值則提供了一個衡量模型整體性能的指標，AUC值越接近1，說明模型的性能越好。
綜合利用以上指標來評估LaVie模型的預測準確度可以更全面地了解模型的優劣，從而為進一步優化和改進模型提供有益的參考。
