在人工智能领域，模型训练与评估是至关重要的步骤。以下是一些关于模型训练与评估的基础知识和最佳实践。

训练模型

  1. 数据准备：确保你的数据集是干净、准确且具有代表性的。
  2. 模型选择：根据你的任务选择合适的模型架构。
  3. 训练过程：监控训练过程中的损失和准确率，确保模型不会过拟合。

评估模型

  1. 测试集：使用未参与训练的数据集来评估模型的性能。
  2. 性能指标：根据任务类型选择合适的性能指标，如准确率、召回率、F1分数等。
  3. 交叉验证：使用交叉验证来提高评估的可靠性。

资源

机器学习模型架构