在 AI Challenger 模型调优过程中，评估指标是衡量模型性能的关键。以下是一些常用的评估指标：

  • 准确率 (Accuracy): 模型正确预测的样本数占总样本数的比例。
  • 召回率 (Recall): 模型正确预测的样本数占实际正样本数的比例。
  • 精确率 (Precision): 模型正确预测的样本数占预测为正样本的样本数的比例。
  • F1 分数 (F1 Score): 精确率和召回率的调和平均数，用于平衡这两个指标。

![机器学习流程图](https://cloud-image.ullrai.com/q/Machine_Learning_Process Diagram/)

模型评估方法

以下是一些常用的模型评估方法：

  • 交叉验证 (Cross-validation): 将数据集分为训练集和验证集，通过多次训练和验证来评估模型性能。
  • K 折交叉验证 (K-Fold Cross-validation): 将数据集分为 K 个子集，进行 K 次训练和验证，每次使用不同的子集作为验证集。
  • 留出法 (Hold-out): 将数据集分为训练集和测试集，仅使用训练集进行模型训练，使用测试集评估模型性能。

K 折交叉验证

模型调优工具

以下是一些常用的模型调优工具：

  • Scikit-learn: Python 的机器学习库，提供了丰富的模型评估和调优功能。
  • TensorFlow: Google 开发的深度学习框架，提供了强大的模型训练和评估工具。
  • PyTorch: Facebook 开发的深度学习框架，以易用性和动态计算著称。

Scikit-learn Logo

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