模型评估的重要性
在训练完模型后，评估是确保其性能的关键步骤。通过评估，我们可以：
- 确认模型是否过拟合或欠拟合
- 对比不同算法的优劣
- 为后续调优提供数据支持
📊 核心指标：
| 指标 | 含义 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 准确率 | 预测正确样本占比 | 分类问题 |
| F1分数 | 精确率与召回率的调和平均 | 不平衡数据集 |
| AUC-ROC | 曲线下的面积 | 二分类概率模型 |
常见调优方法
- 超参数调整：使用网格搜索(Grid Search)或随机搜索(Random Search)
- 交叉验证：推荐使用K折交叉验证(K-Fold Cross Validation)
- 正则化技术：L1/L2正则化防止过拟合
- 集成方法：如随机森林(Random Forest)和梯度提升(Gradient Boosting)
实战案例
在房价预测项目中，我们通过以下步骤优化模型：
- 划分训练集/测试集 📁
- 计算MAE和RMSE误差指标 ⚖️
- 使用学习率调整和早停机制 ⏰
- 验证最终模型表现 🏁
扩展阅读
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