机器学习实战教程（第10讲）🤖
📌 模型评估与调优技巧
交叉验证
使用k折交叉验证（cross_validation）确保模型泛化能力，避免过拟合❌或欠拟合⚠️性能指标
- 准确率（Accuracy）
- 精确率（Precision） & 召回率（Recall）
- F1分数（F1 Score）
- ROC曲线（ROC_Curve）与AUC值
超参数调优
通过网格搜索（Grid_Search）或随机搜索（Random_Search）优化模型参数
🧠 进阶学习建议
- 深入理解过拟合与正则化（Regularization）技术
- 探索集成方法（Ensemble_Method）如随机森林（Random_Forest）
- 参考扩展教程：机器学习实战教程（第11讲） 学习部署模型
📚 附：模型评估工具对比
| 工具 | 适用场景 | 优势 |
|---|---|---|
| Scikit-learn | 通用评估 | 简单易用 |
| TensorFlow | 复杂模型 | 可视化支持 |
| PyTorch | 研究性调优 | 灵活实验 |