模型评估是机器学习流程中至关重要的环节，用于验证模型性能并指导优化方向。以下是关键要点：
1. 核心目标
- 性能验证：通过测试数据集量化模型效果
- 过拟合检测：对比训练集/测试集表现差异
- 可解释性分析：理解模型决策依据
2. 常用指标
| 指标类型 | 计算公式 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 准确率 | 正确预测数 / 总预测数 | 分类任务 |
| F1分数 | 2*(精确率*召回率)/(精确率+召回率) | 不平衡数据集 |
| AUC-ROC | 曲线下面积 | 二分类概率模型 |
3. 评估步骤
- 数据划分：按比例分割训练集/验证集/测试集
- 基准测试：使用标准数据集进行性能对比
- 交叉验证：通过K折验证提升结果稳定性
- 可视化分析：绘制混淆矩阵/ROC曲线等图表
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4. 注意事项
- 避免使用测试数据调参
- 考虑业务场景的指标权重
- 定期进行模型漂移检测