模型评估是机器学习流程中的一个关键步骤，它帮助我们了解模型的性能，并据此做出改进。以下是一些评估模型性能的基本方法：
1. 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）：模型正确预测的样本数占实际正样本数的比例。
- F1 分数（F1 Score）：准确率和召回率的调和平均数。
2. 数据集
- 训练集（Training Set）：用于训练模型的样本集。
- 验证集（Validation Set）：用于调整模型参数的样本集。
- 测试集（Test Set）：用于评估模型性能的样本集。
3. 方法
- 交叉验证（Cross-Validation）：将数据集划分为 k 个子集，进行 k 次训练和验证，每次使用不同的子集作为验证集。
- 混淆矩阵（Confusion Matrix）：展示模型预测结果与实际结果之间的对比。
机器学习模型评估流程
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