机器学习模型评估是确保模型性能和可靠性的关键步骤。以下是关于如何评估机器学习模型的一些基本概念和技巧。
常用评估指标
- 准确率（Accuracy）：模型预测正确的样本比例。
- 精确率（Precision）：模型预测为正的样本中实际为正的比例。
- 召回率（Recall）：模型预测为正的样本中实际为正的比例。
- F1 分数：精确率和召回率的调和平均。
评估方法
- 交叉验证：将数据集分为多个子集，轮流使用它们作为测试集，其他作为训练集。
- K 折交叉验证：将数据集分为 K 个子集，每个子集作为测试集一次，其他作为训练集。
实践技巧
- 使用合适的评估指标。
- 避免过拟合。
- 选择合适的特征。
深入学习
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机器学习模型评估