模型性能分析是评估和改进机器学习模型的重要步骤。以下是一些关键指标和最佳实践：
- 准确率：模型正确预测的比例。
- 召回率：模型正确识别出正例的比例。
- F1 分数：准确率和召回率的调和平均数。
- ROC 曲线：展示模型在不同阈值下的性能。
性能优化方法
- 特征工程：通过选择和变换特征来提高模型性能。
- 模型选择：选择合适的模型架构。
- 超参数调整：调整模型的超参数以获得最佳性能。
机器学习模型
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注意：在进行模型性能分析时，请确保遵守相关法律法规和道德规范。