在构建AI模型后，评估其性能是确保效果的关键步骤。以下是常用评估方法及对应工具：
1. 准确率（Accuracy）
衡量预测正确的比例，适用于类别平衡的数据。
扩展阅读：模型调优指南 提供提升准确率的技巧
2. 混淆矩阵（Confusion Matrix）
用于可视化分类模型的预测结果分布，包含真阳性、假阴性等指标。
3. 交叉验证（Cross Validation）
通过划分训练集/测试集多次验证模型稳定性，推荐使用K折交叉验证。
相关工具：模型评估工具
4. ROC曲线与AUC值
评估分类器在不同阈值下的表现，AUC越高表示模型越优秀。
5. F1分数
综合精确率与召回率的指标，适用于类别不平衡场景。
提示：评估时需结合业务场景选择合适的指标，避免单一依赖准确率。如需进一步学习，可参考 模型选择与调参 文章。