模型评估是机器学习领域的重要环节，它可以帮助我们了解模型的性能，并指导我们进行模型优化。
评估指标
在模型评估中，常用的指标包括：
- 准确率（Accuracy）：模型预测正确的样本数占总样本数的比例。
- 召回率（Recall）：模型预测正确的正样本数占总正样本数的比例。
- 精确率（Precision）：模型预测正确的正样本数占总预测正样本数的比例。
- F1 值（F1 Score）：精确率和召回率的调和平均数。
评估方法
模型评估的方法有很多种，以下是一些常见的方法：
- 交叉验证（Cross-validation）：将数据集分成 K 个子集，轮流将其中一个子集作为验证集，其余作为训练集，重复 K 次，最后取平均结果。
- K 折交叉验证（K-fold Cross-validation）：将数据集分成 K 个子集，每次取其中一个子集作为验证集，其余作为训练集，重复 K 次，最后取平均结果。
- 自助法（Bootstrapping）：从原始数据集中随机抽取样本，重复多次，形成多个样本集，用于模型训练和评估。
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