在这个页面，我们将探讨机器学习（ML）和自然语言处理（NLP）领域中的模型评估方法。评估是确保模型性能和可靠性的关键步骤。

评估指标

以下是一些常用的评估指标：

  • 准确率（Accuracy）：模型正确预测的样本数占总样本数的比例。
  • 召回率（Recall）：模型正确预测的样本数占实际正样本总数的比例。
  • F1 分数（F1 Score）：准确率和召回率的调和平均数。

评估方法

评估方法主要包括：

  • 交叉验证（Cross-validation）：将数据集划分为多个子集，并使用不同的子集进行训练和验证。
  • 混淆矩阵（Confusion Matrix）：展示模型预测结果与实际结果之间的对比。

实践案例

以下是一个关于 NLP 模型评估的实践案例：

  • 任务：情感分析
  • 数据集：IMDb 数据集
  • 模型：基于深度学习的情感分析模型

查看更多关于情感分析的案例

相关资源

机器学习模型评估