6.2 错误分析与可视化

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6.2 错误分析与可视化 6.2 错误分析与可视化在构建文本分类或情感分析模型时，仅仅依赖诸如准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1 分数或 ROC-AUC 等整体评估指标是不足够的。这些指标能够告诉我们模型“做得怎么样”，但无法深入揭示模型“为什么会犯错”以及“在哪里犯错”。错误分析（Error Analysis）正是弥补这一不足的关键步骤。通过系统地检查模型预测错误的实例，我们可以识别错误模式、理解模型局限性、发现数据问题，并为后续的模型改进提供有针对性的指导。可视化技术则能帮助我们更直观地洞察这些错误模式。 6.2.1 什么是错误分析及其重要性错误分析是指在模型评估阶段之后，对模型做出错误预测的样本进行系统性的检查和研究的过程。