评估是机器学习项目中的一个关键步骤，它帮助我们理解模型的表现，并据此做出改进。以下是一些常用的评估方法：
- 准确率（Accuracy）：模型预测正确的样本占总样本的比例。
- 召回率（Recall）：模型预测正确的正样本占总正样本的比例。
- F1 分数（F1 Score）：准确率和召回率的调和平均数，用于平衡两者。
机器学习评估
以下是一些常用的评估指标：
- 混淆矩阵（Confusion Matrix）：展示了模型预测结果与实际结果之间的对比。
- ROC 曲线（ROC Curve）：用于评估分类模型的性能。
- AUC（Area Under Curve）：ROC 曲线下方的面积，用于评估模型的区分能力。
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