模型评估是机器学习流程中至关重要的环节，它决定了模型的性能和可靠性。以下为关键知识点梳理：

1. 评估目的 🎯

  • 性能验证：确认模型在未知数据上的泛化能力
  • 优劣对比：横向比较不同算法的预测效果
  • 调参依据：为超参数优化提供量化指标
  • 结果可信度：确保模型表现不依赖训练数据偶然性

2. 常用评估指标 📊

指标名称 计算公式 适用场景
准确率 (Accuracy) TP+TN / (TP+TN+FP+FN) 分类任务
精确率 (Precision) TP / (TP+FP) 关注正类召回
召回率 (Recall) TP / (TP+FN) 重视减少漏检
F1分数 2*(Precision*Recall)/(Precision+Recall) 平衡指标
AUC-ROC曲线 曲线下面积 二分类模型
model_evaluation

3. 验证方法 🔄

  • 训练集/测试集划分
  • 交叉验证 (Cross-Validation)
  • Bootstrap方法
  • 分层抽样 (Stratified Sampling)
cross_validation

4. 实战建议 🛠️

  1. 使用机器学习模型优化技巧提升效果
  2. 避免过拟合：通过验证集监控性能波动
  3. 多维度评估：结合精确率与召回率分析
  4. 可视化辅助：使用混淆矩阵定位错误类型
confusion_matrix

5. 深度学习补充 🧠

  • 评估指标需适配任务类型：
    • 回归任务：MAE, MSE, R²
    • 聚类任务：轮廓系数, 互信息
  • 使用深度学习模型评估指南获取更详细信息

需要进一步了解模型评估工具或代码实现可点击扩展阅读