6. 模型评估与分析

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模型评估与分析 6. 模型评估与分析在构建文本分类或情感分析模型后，训练过程的损失函数收敛或准确率提升仅仅是完成了模型生命周期的一部分。真正衡量模型价值、理解其优劣并指导后续改进的关键在于全面、深入的评估与分析。本章将详细探讨如何科学地评估模型性能，识别错误模式，并探究模型做出特定预测的原因。有效的模型评估与分析不仅仅是计算几个指标，它是一个迭代的过程，涉及选择合适的度量标准、系统地检查模型失败的地方，并利用可解释性技术洞察模型的决策机制。这些步骤对于构建鲁棒、可靠且符合实际应用需求的模型至关重要。 6.1 评估指标评估指标是量化模型性能的基础。对于文本分类和情感分析这类分类任务，我们通常基于混淆矩阵（Confusion Matrix）来计算一系列核心指标。 6.1.