在机器学习和深度学习领域，模型评估是确保模型性能和可靠性的关键步骤。评估模型的深度，即模型复杂度，可以帮助我们理解模型的泛化能力和潜在的风险。
评估指标
以下是一些常用的模型评估指标：
- 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）：模型正确预测的阳性样本数占总阳性样本数的比例。
- F1 分数：准确率和召回率的调和平均数。
- AUC-ROC：曲线下面积，用于评估分类器的性能。
深度学习模型评估
深度学习模型通常具有更高的复杂度，因此评估它们时需要特别注意以下几点：
- 过拟合（Overfitting）：模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现不佳。
- 欠拟合（Underfitting）：模型在训练数据和测试数据上表现都不好。
为了防止过拟合，可以采取以下措施：
- 数据增强（Data Augmentation）：通过旋转、翻转、缩放等操作增加数据集的多样性。
- 正则化（Regularization）：在损失函数中添加正则化项，如 L1 或 L2 正则化。
- 早停法（Early Stopping）：当验证集上的性能不再提升时停止训练。
扩展阅读
了解更多关于模型评估的内容，请访问我们的模型评估指南。
图片示例
深度学习模型结构
中心是一个复杂的神经网络结构，周围是各种评估指标和预防过拟合的方法。