模型评估

模型评估是确保机器学习模型性能的关键步骤。以下是关于模型评估的一些要点：

• 评估指标：准确率、召回率、F1 分数等。
• 交叉验证：使用不同数据集进行多次评估，以获得更可靠的模型性能估计。
• 异常值处理：在评估过程中处理异常值，以确保评估结果的准确性。

机器学习模型评估

想要了解更多关于模型评估的信息，请访问模型评估教程。

注意：在进行模型评估时，请确保遵循相关法律法规和道德规范。