在机器学习领域，模型评估是确保模型性能的关键步骤。以下是一些常用的模型评估工具：

  • 混淆矩阵 (Confusion Matrix): 用于展示模型预测结果与实际结果之间的对比。
  • ROC 曲线 (ROC Curve): 用于评估模型的分类能力。
  • AUC (Area Under the Curve): ROC 曲线下方的面积，用于评估模型的分类性能。
  • 准确率 (Accuracy): 预测正确的样本数占总样本数的比例。
  • 召回率 (Recall): 预测正确的正类样本数占总正类样本数的比例。
  • F1 分数 (F1 Score): 精确率和召回率的调和平均数。

机器学习模型评估

更多关于机器学习模型评估的内容，请访问模型评估教程。

评估工具列表

  1. Scikit-learn: Python 中常用的机器学习库，提供了丰富的模型评估工具。
  2. TensorFlow: Google 开发的开源机器学习框架，支持多种模型评估指标。
  3. PyTorch: 由 Facebook AI 研究团队开发的机器学习库，易于使用且具有强大的功能。

希望这些信息能帮助您更好地了解机器学习模型评估工具。