模型评估指南 📊

欢迎使用 Model Hub 的评估模块，这里是您了解模型性能与优化的关键入口。通过科学的评估方法，可全面分析模型在不同场景下的表现，确保其可靠性与有效性。

评估核心内容

• 指标体系：支持准确率、F1分数、AUC-ROC、响应时延等主流评估指标
• 对比实验：提供与基准模型的横向对比功能（如 Model Hub/evaluation 页面可查看详细对比数据）
• 可视化分析：通过图表直观展示模型表现（如准确率曲线、混淆矩阵等）

评估流程建议

1. 准备测试数据集（建议使用 Model Hub/datasets 中的标准化数据）
2. 选择评估指标（根据任务类型配置不同参数）
3. 运行评估脚本（支持多线程加速计算）
4. 生成评估报告（包含性能分析与优化建议）

扩展阅读

如需深入了解评估方法论，请访问 Model Hub/evaluation_document 获取技术白皮书。