【人工智能机器学习基础篇】——深入详解监督学习之模型评估：掌握评估指标（准确率、精确率、召回率、F1分数等）和交叉验证技术

深入详解监督学习之模型评估

在监督学习中，模型评估是衡量模型性能的关键步骤。有效的模型评估不仅能帮助我们理解模型在训练数据上的表现，更重要的是评估其在未见数据上的泛化能力。本文将深入探讨监督学习中的模型评估方法，重点介绍评估指标（准确率、精确率、召回率、F1分数等）和交叉验证技术，并通过示例代码帮助读者更好地理解和应用这些概念。

目录

1. 模型评估的重要性
2. 评估指标详解
   • 准确率（Accuracy）
   • 精确率（Precision）
   • 召回率（Recall）
   • F1分数（F1 Score）
   • ROC曲线与AUC
   • 混淆矩阵
3. 交叉验证技术
   • 简单交叉验证（Hold-Out）
   • K折交叉验证（K-Fold Cross-Validation）
   • 留一交叉验证（Leave-One-Out Cross-Validation）
   • 分层K折交叉验证（Stratified K-Fold）
4. 示例代码
   • 评估指标的计算
   • 交叉验证的实现
5. 模型评估的最佳实践
6. 总结

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