在人工智能领域，评估模型的表现至关重要。以下是一些常用的评估指标和方法：
常见评估指标
- 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）：模型预测正确的正类样本数占所有正类样本数的比例。
- F1 分数（F1 Score）：准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，每次使用 K-1 个子集作为训练集，剩下的子集作为验证集，重复 K 次，最后取平均值。
- 混淆矩阵（Confusion Matrix）：展示模型预测结果与实际结果之间的关系。
AI 评估示例
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