模型评估及优化

模型评估是机器学习过程中的关键环节，它涉及对训练好的模型在未知数据上的性能进行量化分析。通过对比模型预测结果与实际标签，我们可以计算各种评估指标，如准确率、召回率、F1分数等，以衡量模型的准确性、稳定性和泛化能力。此外，模型评估还可以帮助我们发现模型的弱点和潜在问题，从而为进一步优化模型提供依据。总之，模型评估是确保机器学习项目成功的关键步骤，通过对模型性能的持续监控和改进，我们可以实现更高的预测准确性和更好的业务成果。