趋近智
模型评估与衡量指标要点
章节 1: 模型评估简介
什么是机器学习模型？
为何模型评估很重要
评估指标的目标
学习问题的类型：分类
学习问题类型：回归
模型评估过程概述
章节 2: 分类模型指标
理解分类预测
准确率：一个简单的起始指标
准确率何时会产生误导
真正例、假正例、真反例、假反例
混淆矩阵解析
精确率：衡量预测的准确程度
召回率（敏感度）：衡量完整性
精确率与召回率的权衡
F1分数：结合精确率和召回率
实践：计算分类指标
章节 3: 回归模型的评估指标
理解回归预测
计算预测误差
平均绝对误差 (MAE)
均方误差 (MSE)
均方根误差 (RMSE)
比较平均绝对误差 (MAE)、均方误差 (MSE) 和均方根误差 (RMSE)
决定系数 (R平方)
解释R平方值
R平方的局限性
练习：计算回归指标
章节 4: 为评估准备数据
为何在新数据上评估模型？
训练集：学习模式
测试集：评估性能
训练-测试集划分步骤
常用划分比例
数据分割中的随机性
单一划分可能存在的问题
交叉验证方法简介
动手实践：数据分割
章节 5: 简单评估流程
标准评估的步骤
为你的问题选择评估指标
执行训练-测试集划分
训练一个简单模型
在测试集上生成预测
计算性能指标
结果的解读
简单的评估流程示例
基础评估中的常见错误
为何模型评估很重要
这部分内容有帮助吗？
- The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Rob Tibshirani, Jonathan Taylor, 2013 (Springer) - 一本关于统计学习的奠基性教材，提供模型评估、泛化误差和模型选择的严谨理论见解，对于理解评估为何至关重要具有根本性意义。
- Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, Aurélien Géron, 2022 (O'Reilly Media) - 一本广受欢迎的实践指南，涵盖完整的机器学习工作流程，包括模型评估、交叉验证和性能指标，展示它们在可靠模型开发中的应用。
- Applied Predictive Modeling, Max Kuhn and Kjell Johnson, 2013 (Springer) DOI: 10.1007/978-1-4614-6849-3 - 一本专门论述构建和评估预测模型的综合性书籍，涵盖数据划分策略、重采样方法和各种性能指标，以确保模型评估的可靠性。