在处理交叉打分问题时，常见的评估指标包括准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数（F1-score）、ROC曲线下面积（AUC-ROC）等。准确率是分类器正确分类的样本占总样本的比例，精确率是分类为正例的样本中真正为正例的比例，召回率是所有真正为正例的样本中被分类器正确找出的比例，F1分数是精确率和召回率的调和平均值，用来综合衡量分类器的性能，ROC曲线下面积则是评估分类器在不同阈值下的性能表现。这些评估指标可以帮助我们全面了解分类器的表现，从而进行有效的模型选择和优化。
