模型评估是机器学习流程中不可或缺的一环，它帮助开发者了解模型在特定任务上的表现。以下是一些关键的评估指标和策略。

评估指标

  1. 准确率（Accuracy）：模型正确预测的样本数占总样本数的比例。

    • 公式：$$\text{Accuracy} = \frac{\text{正确预测数}}{\text{总样本数}}$$

  2. 精确率（Precision）：模型预测为正的样本中实际为正的比例。

    • 公式：$$\text{Precision} = \frac{\text{正确预测的正样本数}}{\text{预测为正的样本数}}$$

  3. 召回率（Recall）：模型预测为正的样本中实际为正的比例。

    • 公式：$$\text{Recall} = \frac{\text{正确预测的正样本数}}{\text{实际为正的样本数}}$$

  4. F1 分数（F1 Score）：精确率和召回率的调和平均值。

    • 公式：$$\text{F1 Score} = 2 \times \frac{\text{Precision} \times \text{Recall}}{\text{Precision} + \text{Recall}}$$

评估策略

  1. 交叉验证（Cross-Validation）：将数据集分成 k 个子集，每次使用其中 k-1 个子集作为训练集，剩下的一个作为验证集，重复 k 次。
  2. 留出法（Hold-Out）：将数据集分成训练集和验证集，通常训练集占 70-80%，验证集占 20-30%。

机器学习流程图

更多关于模型评估的内容，请访问模型评估深入探讨。

总结

模型评估是确保模型性能的关键步骤。通过选择合适的指标和策略，可以更好地了解模型在现实世界中的表现。