机器学习评估是确保模型性能和预测准确性的关键步骤。以下是关于机器学习评估的一些基本概念和技巧。
常用评估指标
- 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总正类样本数的比例。
- 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）：将数据集划分为 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。
- 混淆矩阵（Confusion Matrix）：展示模型预测结果和实际结果的对比。
图像示例
想要了解更多关于机器学习评估的内容，可以阅读本站的机器学习评估教程。