在进行模型性能测试时，我们需要关注多个关键指标，以确保模型的准确性和效率。以下是一些重要的性能测试方面：
- 准确率 (Accuracy): 模型正确预测的比例。
- 召回率 (Recall): 真正的阳性预测数与所有实际阳性的比例。
- F1 分数 (F1 Score): 精确率和召回率的调和平均数。
- AUC-ROC (Area Under the ROC Curve): 用于评估模型区分正负样本的能力。
测试方法
- 离线测试: 使用预先标记的数据集进行测试。
- 在线测试: 使用实时数据流进行测试。
工具和资源
- TensorBoard: 用于可视化模型训练和测试过程。
- Scikit-learn: 提供了一系列机器学习算法和评估指标。