5.2 模型评估与选择

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5.2 模型评估与选择 5.2 模型评估与选择在构建了机器学习或深度学习模型之后，下一步至关重要的工作是评估模型的性能并根据评估结果进行模型选择。一个模型只有在未见过的数据上表现良好，才具有实际应用价值。本章节将深入探讨模型评估与选择的核心原理、常用方法和关键指标。 5.2.1 模型评估的重要性模型评估的根本目的是为了回答一个问题：我们的模型在面对未知数据时，能否做出准确或有用的预测/决策？评估不仅仅是计算一个分数，它帮助我们理解模型的优势、劣势，识别潜在的问题（如过拟合或欠拟合），并为模型改进或选择最佳模型提供数据支持。没有有效的评估，我们无法确定模型是否真正学到了数据的潜在模式，也无法比较不同模型或同一模型不同配置（超参数）的效果。 5.2.