机器学习模型的评估是确保模型性能和可靠性的关键步骤。以下是一些常用的机器学习模型评估方法：

常用评估指标

  • 准确率（Accuracy）：模型预测正确的样本数占总样本数的比例。
  • 精确率（Precision）：模型预测为正的样本中，实际为正的比例。
  • 召回率（Recall）：模型预测为正的样本中，实际为正的比例。
  • F1 分数（F1 Score）：精确率和召回率的调和平均数。

评估方法

  1. 交叉验证（Cross-Validation）：将数据集分成 k 个子集，每次使用 k-1 个子集训练模型，剩余的一个子集用于验证。
  2. 留出法（Hold-Out）：将数据集分成训练集和测试集，通常使用 70% 的数据作为训练集，30% 的数据作为测试集。
  3. K 折交叉验证（K-Fold Cross-Validation）：将数据集分成 k 个子集，每次使用不同的子集作为测试集，其余的作为训练集。

实践案例

以下是一个使用 K 折交叉验证评估模型性能的 Python 代码示例：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 加载数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# 创建模型
model = LogisticRegression()

# 使用 K 折交叉验证评估模型
scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5)

print("模型平均准确率：", scores.mean())

扩展阅读

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