模型评估教程

模型评估是机器学习流程中至关重要的一个环节。它帮助我们了解模型的性能，并据此进行优化。以下是一些关于模型评估的基础知识和方法。

评估指标

在评估模型时，我们通常会使用以下指标：

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）：模型正确预测的正样本数占总正样本数的比例。
精确率（Precision）：模型正确预测的正样本数占预测为正样本的样本数的比例。
F1 分数：精确率和召回率的调和平均数。

评估方法

交叉验证（Cross-validation）：将数据集分成 k 个子集，进行 k 轮训练和验证，每轮使用不同的子集作为验证集。
留出法（Holdout）：将数据集分为训练集和验证集，通常使用 80% 的数据作为训练集，20% 的数据作为验证集。

实践案例

以下是一个关于如何使用 Python 中的 scikit-learn 库进行模型评估的示例：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建随机森林分类器
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100)

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"准确率: {accuracy:.2f}")

扩展阅读

更多关于模型评估的内容，可以参考以下教程：

希望这些内容能帮助您更好地理解模型评估。