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
基础评估中的常见错误
这部分内容有帮助吗？
- An Introduction to Statistical Learning: With Applications in R (2nd Edition), Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, and Robert Tibshirani, 2021 (Springer) - 本书对统计学习的核心概念提供了基础性解释，包括过拟合、训练-测试集划分范式和泛化能力，这些对于有效的模型评估至关重要。
- Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow (3rd Edition), Aurélien Géron, 2023 (O'Reilly Media) - 这本实用的指南提供了具体的示例和策略，用于避免常见的评估错误，例如数据泄露和误解指标，并使用流行的库演示了正确的评估流程。
- scikit-learn User Guide, scikit-learn developers, 2023 - 官方文档是理解和正确实施数据划分、预处理以及各种性能指标的权威来源，适用于实际机器学习环境。