自然语言处理（NLP）中的评估方法是衡量模型性能的关键。以下是一些常用的评估方法：

常见评估方法

  • 准确率（Accuracy）：模型预测正确的样本数占总样本数的比例。
  • 召回率（Recall）：模型预测正确的正样本数占所有正样本数的比例。
  • F1 分数（F1 Score）：准确率和召回率的调和平均数，用于综合衡量模型的性能。
  • 混淆矩阵（Confusion Matrix）：展示模型预测结果与实际结果的对比，帮助分析模型在不同类别上的表现。

实践案例

为了更好地理解这些评估方法，您可以参考以下案例：

相关资源

NLP Evaluation Methods