模型评估是机器学习流程中至关重要的环节，用于衡量模型在未知数据上的表现。以下是关键内容：

常用评估指标

  • 准确率（Accuracy）：预测正确的样本占比 ✅
  • 精确率（Precision）：预测为正类的样本中实际为正类的比例 🔍
  • 召回率（Recall）：实际为正类的样本中被正确预测的比例 📈
  • F1 Score：精确率与召回率的调和平均值 📊
  • ROC曲线与AUC值：评估分类模型性能的常用工具 📈

📌 扩展阅读：如需了解模型训练相关知识，可访问 /guides/model-training。

评估流程图解

  1. 数据划分：将数据集分为训练集、验证集和测试集 📁
  2. 模型训练：使用训练集训练模型 🛠️
  3. 验证调优：通过验证集调整超参数 ⚙️
  4. 测试评估：在测试集上计算最终指标 📊
模型评估流程

注意事项

  • 避免过拟合：确保模型在验证集和测试集表现一致 ⚠️
  • 选择合适指标：根据任务类型（如分类/回归）调整评估标准 🔄
  • 可视化分析：使用混淆矩阵或特征重要性图辅助理解 📊

🧠 深入学习：了解更多关于模型优化策略，请参考 /guides/model-optimization。

工具推荐

  • Scikit-learn：Python中常用的评估工具库 📚
  • TensorBoard：可视化训练和评估过程 📈
  • MLflow：记录实验结果与指标 📄
准确率_精确率_召回率