社区开源模型评估

在开源社区中，模型评估是一个至关重要的环节。它帮助我们理解模型的性能，并为进一步的改进提供方向。以下是一些关于模型评估的常见方法和资源。

评估方法

1. 准确率（Accuracy）
   • 模型预测正确的样本比例。
2. 召回率（Recall）
   • 模型正确识别的样本比例。
3. F1 分数（F1 Score）
   • 准确率和召回率的调和平均。
4. 混淆矩阵（Confusion Matrix）
   • 展示模型预测结果与真实结果的对比。

资源推荐

• 模型评估教程

图片展示