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雷达卡
在机器学习领域中，构建一个优秀的模型并不是唯一的关键，对这些模型进行测试和评估也同样重要。因此，本文将介绍一些常见的模型测评方案，以帮助数据科学家和机器学习工程师更好地评估自己的模型。
模型测评方案是衡量机器学习模型的性能的过程。如果模型不能正确预测未知数据，那么使用这个模型就没有意义。因此，我们必须测量模型的性能指标，以确定模型是否可用于实际应用。
常见的模型测评方案包括：交叉验证、F1分数、ROC曲线和AUC值等。
交叉验证是一种评估模型性能的技术，它通过短时间训练和验证模型来优化模型的参数。它通过互换训练集和测试集来评估模型的泛化能力。通常情况下，这个方法会将数据集分为k个折。每一次迭代都要将其中一个折作为测试集，其它的折作为训练集来训练模型。这个过程会被重复k次，用来评估模型的平均性能。
F1分数是指精准率（precision）和召回率（recall）的调和平均值。精准率是指模型的正确预测结果占所有预测结果的比例，召回率是指模型正确预测的结果占实际值所有值的比例。F1分数可以很好地衡量精准度和召回率，是模型性能指标的一种常见度量方式。
ROC曲线表示分类器的性能，以真正例率（T ...
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