在这个部分，我们将介绍一些常用的机器学习评估模板，帮助您更好地理解和评估您的模型性能。

评估指标

以下是一些常用的评估指标：

  • 准确率（Accuracy）：模型正确预测的样本数占总样本数的比例。
  • 召回率（Recall）：模型正确预测的样本数占所有正类样本数的比例。
  • 精确率（Precision）：模型正确预测的样本数占所有预测为正类的样本数的比例。
  • F1 分数（F1 Score）：精确率和召回率的调和平均数。

评估方法

以下是几种常用的评估方法：

  • 交叉验证（Cross-Validation）：将数据集分成 K 个子集，使用 K-1 个子集进行训练，剩下的一个子集进行测试，重复这个过程 K 次，取平均值作为最终结果。
  • 留出法（Hold-Out）：将数据集分成训练集和测试集，通常训练集占 70%，测试集占 30%。
  • 分层抽样（Stratified Sampling）：确保每个子集中各类样本的比例与原始数据集中的比例相同。

相关资源

想要了解更多关于机器学习评估的知识，可以参考以下资源：

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机器学习评估流程图

希望这些信息能帮助您更好地理解机器学习评估。