机器学习评估是确保模型性能的关键步骤。在社区中，有很多资源和工具可以帮助你进行评估。

• 评估指标

  • 准确率 (Accuracy)
  • 召回率 (Recall)
  • F1 分数 (F1 Score)
  • AUC-ROC (Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve)

• 常见评估方法

  • 交叉验证 (Cross-validation): 使用不同数据子集来评估模型。
  • 混淆矩阵 (Confusion Matrix): 展示实际和预测类别。
  • 性能图 (Performance Plot): 绘制不同评估指标。

机器学习评估

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深度学习评估

深度学习评估同样重要，特别是在复杂的模型中。

• 损失函数 (Loss Function)

  • 交叉熵损失 (Cross-Entropy Loss)
  • 均方误差 (Mean Squared Error)
  • 稀疏交叉熵损失 (Sparse Categorical Cross-Entropy Loss)

• 优化器 (Optimizer)

  • 梯度下降 (Gradient Descent)
  • Adam 优化器

深度学习评估

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