模型评估是机器学习流程中至关重要的一步，它帮助我们理解模型在未知数据上的泛化能力。以下是关键知识点和实践建议：

📌 评估指标详解

  • 准确率（Accuracy）
    分类任务中最直观的指标，但对类别不平衡数据不友好

    准确率

  • 精确率（Precision） & 召回率（Recall）
    用于衡量模型的分类能力，特别适合欺诈检测等场景

    精确率_召回率

  • F1 分数（F1 Score）
    精确率和召回率的调和平均数，适合综合评估模型表现

    F1分数

  • AUC-ROC 曲线
    通过ROC曲线下的面积衡量分类器的整体性能

    AUC_ROC曲线

🧪 实战示例

from keras.datasets import mnist
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from sklearn.metrics import confusion_matrix

# 加载数据
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train = x_train.reshape(-1, 784).astype('float32')/255
x_test = x_test.reshape(-1, 784).astype('float32')/255

# 构建模型
model = Sequential([
    Dense(512, activation='relu', input_shape=(784,)),
    Dense(10, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练与评估
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print(f"测试准确率: {test_acc:.4f}")

# 混淆矩阵分析
y_pred = model.predict_classes(x_test)
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)

⚠️ 注意事项

  1. 数据划分：确保训练集/测试集比例合理（如 80/20）
  2. 过拟合预防：使用早停（EarlyStopping）或模型简化
  3. 交叉验证：通过 sklearn.model_selection.KFold 提高评估可靠性
  4. 指标选择：根据业务场景选择最合适的评估标准

📚 扩展阅读

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