为什么模型评估至关重要？
💡 模型评估是机器学习流程中不可或缺的环节，它帮助我们验证模型性能、发现潜在问题并指导优化方向。通过科学的评估方法，可以确保模型在真实场景中的可靠性与泛化能力。
核心评估指标
- 准确率（Accuracy）：分类任务中最直观的指标，但可能不适用于类别不平衡场景
- 精确率（Precision）与召回率（Recall）：衡量模型在预测正类时的准确性与完整性
- F1分数：精确率和召回率的调和平均数，适合综合评估
- AUC-ROC曲线：评估分类模型整体表现的可视化工具
实践技巧
🔍 交叉验证：使用K折交叉验证避免过拟合
📊 混淆矩阵：直观展示分类结果分布，可定位错误类型
⚠️ 过拟合避免：通过早停（Early Stopping）或正则化技术优化模型