模型评估：机器学习模型性能分析指南

模型评估是机器学习流程中至关重要的环节，它决定了模型是否能够有效解决问题。以下是关键要点：

📌 评估核心指标

• 准确率（Accuracy） 适用于分类问题，但需注意类别不平衡时的局限性
• 精确率（Precision）与召回率（Recall）
  通过混淆矩阵计算，常用于医疗诊断等场景
• F1 Score
  精确率和召回率的调和平均，适合综合评估
• AUC-ROC曲线 评估分类模型的整体性能

🛠️ 评估工具推荐

1. Scikit-learn
   查看模型评估工具指南
   提供交叉验证、混淆矩阵等基础功能
2. TensorFlow/PyTorch
   支持自定义评估指标和可视化分析
3. MLflow 提供模型性能监控和实验管理

📈 评估最佳实践

• 使用分层抽样保证数据分布一致性
• 对比训练集/测试集性能差异
• 可视化特征重要性（）
• 定期进行模型监控（了解更多）

⚠️ 注意：评估结果需结合业务场景解读，避免单纯依赖数值指标

**图示**：模型评估完整流程图（数据预处理→模型训练→评估指标计算→结果分析）