在构建机器学习模型时，评估方法是验证模型性能的关键环节。以下是常见的评估指标与技术：
1. 基本评估指标
- 📊 准确率（Accuracy）：正确预测占总样本的比例，适合类别平衡的数据集。
- 🔍 精确率（Precision）：预测为正类的样本中实际为正类的比例，关注减少误报。
- 📌 召回率（Recall）：实际为正类的样本中被正确预测的比例，注重减少漏检。
- 🧠 F1 分数：精确率与召回率的调和平均，综合衡量模型表现。
2. 分类模型进阶方法
- 📈 ROC 曲线与 AUC 值：通过绘制真阳性率与假阳性率曲线，评估模型在不同阈值下的表现。
- 🔄 交叉验证（Cross-Validation）：将数据集划分为多个子集，循环验证模型的稳定性。
- 🧩 混淆矩阵（Confusion Matrix）：直观展示分类结果的矩阵，便于分析错误类型。
3. 回归模型评估
- 📈 均方误差（MSE）：预测值与真实值差异的平方均值，衡量误差大小。
- ⚖️ 平均绝对误差（MAE）：预测值与真实值绝对差异的平均值，更易解释。
- 📊 R² 决定系数：解释模型变异性的比例，值越接近1越好。
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4. 其他重要方法
- 🔄 Bootstrap 方法：通过重采样估计模型的置信区间。
- 📊 学习曲线（Learning Curve）：观察模型在训练集和测试集上的表现随数据量变化的趋势。
⚠️ 注意：评估方法需结合具体任务（分类/回归）与数据分布选择，避免单一指标误导结论。
扩展学习：机器学习模型评估实践