模型评估是确保模型性能和准确性的关键步骤。以下是一些常用的模型评估指标：
- 准确率 (Accuracy): 准确率是模型预测正确的样本数占总样本数的比例。
- 召回率 (Recall): 召回率是模型预测正确的正样本数占总正样本数的比例。
- F1 分数 (F1 Score): F1 分数是准确率和召回率的调和平均数，用于平衡这两个指标。
- 精确率 (Precision): 精确率是模型预测正确的正样本数占总预测为正样本数的比例。
模型评估指标
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