模型评估是机器学习项目中至关重要的环节，它帮助我们验证模型性能并指导优化方向。以下是关键要点：
评估目的 🎯
- 性能验证：确认模型是否达到预期效果
- 对比基准：与基线模型或行业标准进行性能对比
- 风险控制：发现数据偏倚或过拟合等问题
- 决策支持：为模型部署提供数据依据
常用指标 📈
| 指标类型 | 适用场景 | 中文解释 |
|---|---|---|
| 准确率 📊 | 分类任务 | 预测正确的样本比例 |
| F1分数 📈 | 不平衡数据 | 精确率与召回率的调和平均 |
| AUC-ROC曲线 📈 | 二分类问题 | 测量分类器整体性能 |
| MAE/MSE 📊 | 回归任务 | 预测值与真实值的误差度量 |
评估流程 🔍
- 数据划分：使用
train/test或cross-validation分层抽样 - 基线建立：先实现简单模型作为参考
- 指标计算：根据任务类型选择合适评估函数
- 可视化分析：通过混淆矩阵或特征重要性图直观理解
- 迭代优化：根据评估结果调整模型参数