模型评估教程

模型评估是机器学习过程中的关键步骤，它帮助我们理解模型的性能，并指导我们进行后续的优化工作。以下是一些关于模型评估的基础知识。

常用评估指标

• 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）：模型正确预测的阳性样本数占总阳性样本数的比例。
• 精确率（Precision）：模型正确预测的阳性样本数占总预测阳性样本数的比例。
• F1 值（F1 Score）：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，轮流将其中一个子集作为测试集，其余作为训练集，进行多次训练和测试，最后取平均值。
• K 折交叉验证（K-Fold Cross-validation）：将数据集分成 k 个子集，每个子集作为测试集一次，其余作为训练集，进行 k 次训练和测试，最后取平均值。

示例

假设我们有一个分类问题，数据集包含 1000 个样本，其中 600 个样本是正类，400 个样本是负类。我们使用 10 折交叉验证进行模型评估。

from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 创建模型
model = LogisticRegression()

# 使用 10 折交叉验证评估模型
scores = cross_val_score(model, X, y, cv=10)

# 输出平均准确率
print(f"平均准确率: {scores.mean()}")

扩展阅读

• 机器学习中的评估指标
• 交叉验证的原理和实现

模型评估流程图