模型评估是机器学习过程中的关键步骤，它帮助我们了解模型的性能和泛化能力。以下是一些常用的模型评估方法：
常用评估指标
- 准确率（Accuracy）：模型预测正确的样本数占总样本数的比例。
- 精确率（Precision）：模型预测为正的样本中，实际为正的比例。
- 召回率（Recall）：模型预测为正的样本中，实际为正的比例。
- F1 分数（F1 Score）：精确率和召回率的调和平均数。
评估方法
- 交叉验证（Cross-Validation）：将数据集分为 k 个子集，轮流将其中一个子集作为验证集，其余作为训练集，进行模型训练和评估。
- 混淆矩阵（Confusion Matrix）：展示模型预测结果与实际结果的对比，可以直观地了解模型的性能。
- ROC 曲线（ROC Curve）：展示模型在不同阈值下的真阳性率与假阳性率的关系，用于评估模型的泛化能力。
相关资源
想要了解更多关于模型评估的方法和技巧，可以参考以下链接：
机器学习模型评估