在训练完机器学习模型后，如何科学地评估其性能是关键步骤！以下是常见评估方法及指标：

✅ 核心评估指标

  • 准确率（Accuracy）
    $ \text{Accuracy} = \frac{\text{正确预测样本数}}{\text{总样本数}} $

    准确率

  • 精确率（Precision）
    $ \text{Precision} = \frac{\text{真正例}}{\text{真正例 + 假正例}} $

    精确率

  • 召回率（Recall）
    $ \text{Recall} = \frac{\text{真正例}}{\text{真正例 + 假反例}} $

    召回率

  • F1 分数（F1 Score）
    精确率与召回率的调和平均值，适合类别不平衡场景

    F1分数

🔍 高级评估技术

  • 交叉验证（Cross-Validation）
    将数据分成多个子集，循环验证模型泛化能力

    交叉验证

  • 混淆矩阵（Confusion Matrix）
    可视化分类结果，直观分析误差类型

    混淆矩阵

  • ROC 曲线与 AUC 值
    通过真阳性率与假阳性率绘制曲线，AUC 值越高模型性能越优

    ROC曲线_AUC值

🌐 扩展阅读

如需了解英文版评估方法详解，可访问：
ml_tutorials/evaluation_methods_en

📌 小贴士：在实际应用中，需根据任务类型（分类/回归/聚类）选择合适的评估指标！