在 AI 领域，模型评估是一个至关重要的步骤。以下是一些关于模型评估的常见方法：

  • 混淆矩阵：展示模型预测结果与实际结果之间的关系。
  • ROC 曲线：评估模型在不同阈值下的性能。
  • AUC 指数：ROC 曲线下方的面积，用于评估模型的泛化能力。

Confusion Matrix

以下是一些常用的模型评估指标：

  • 准确率：模型正确预测的样本比例。
  • 召回率：模型正确预测的正面样本比例。
  • F1 分数：准确率和召回率的调和平均数。

更多关于模型评估的详细内容，请参考本站模型评估教程。

ROC Curve