文章：评估方法概述 💡
评估方法是验证模型性能和数据质量的关键工具，以下是常见的评估方式：
1. 基础评估指标 🔍
- 准确率（Accuracy）：正确预测占比，适合类别平衡的数据。
- 精确率（Precision）：预测为正类的样本中实际为正类的比例。
- 召回率（Recall）：实际正类中被正确预测的比例。
- F1分数：精确率与召回率的调和平均，适用于类别不平衡场景。
- AUC-ROC曲线：衡量分类模型整体性能，曲线下面积越大表示模型越优。
2. 高级评估技术 📊
- 交叉验证（Cross-Validation）：通过分层抽样提升评估稳定性。
- 混淆矩阵（Confusion Matrix）：可视化分类结果的矩阵形式。
- 特征重要性分析：识别对模型预测影响最大的特征。
3. 应用案例 📁
- 在图像识别中，使用AUC-ROC曲线评估分类效果。
- 在推荐系统中，通过精确率和召回率优化算法表现。
如需深入了解技术细节，可参考 /evaluation-methods-technical-details。