机器学习模型评估是确保模型性能的关键步骤。以下是一些常用的评估指标和方法。
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。
- 召回率（Recall）：模型预测正确的正样本数占总正样本数的比例。
- 精确率（Precision）：模型预测正确的正样本数占总预测正样本数的比例。
- 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）：将数据集分成 k 个子集，进行 k 次训练和验证，每次使用不同的子集作为验证集。
- 混淆矩阵（Confusion Matrix）：展示模型预测结果与实际结果之间的对应关系。
机器学习模型评估
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