模型评估教程

模型评估是机器学习流程中至关重要的一环。本教程将带你了解如何评估机器学习模型的性能。

评估指标

在评估模型时，我们通常会关注以下指标：

准确率（Accuracy）：模型预测正确的样本数占总样本数的比例。
召回率（Recall）：模型预测正确的正样本数占总正样本数的比例。
精确率（Precision）：模型预测正确的正样本数占总预测正样本数的比例。
F1 分数（F1 Score）：精确率和召回率的调和平均数。

评估方法

以下是几种常见的模型评估方法：

交叉验证（Cross-validation）：将数据集分成 k 个子集，然后进行 k 次训练和验证，每次使用不同的子集作为验证集。
K 折交叉验证（K-fold Cross-validation）：将数据集分成 k 个子集，然后进行 k 次训练和验证，每次使用不同的 k-1 个子集作为训练集，剩下的一个子集作为验证集。
留出法（Hold-out）：将数据集分成训练集和验证集，通常使用 80% 的数据作为训练集，20% 的数据作为验证集。

示例

以下是一个使用 K 折交叉验证进行模型评估的示例：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.svm import SVC

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

# 创建模型
model = SVC()

# 进行 K 折交叉验证
scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5)

# 打印结果
print("准确率：", scores.mean())

扩展阅读

想要了解更多关于模型评估的知识，可以阅读以下文章：