模型评估方法定义1

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2023-01-12 21:54:25

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转自：[人工智能-综述-10]：模型评估 - 常见的模型评估指标与方法大全、汇总_文火冰糖的硅基工坊的博客-CSDN博客目录前言：第1章 模型评估概述 1.1 什么是模型评估 1.2 模型评估的类型 1.3 过拟合、欠拟合 1.4 模型泛化能力第2章常见的分类模型评估指标 2.1混淆矩阵： 2.4 召回率recall： 2.5 F1-score：主要用于评估模型的稳健性 2.6 AUC指标：主要用于评估样本不均衡的情况 2.7 AUC 2.8 PR曲线第3章 .

模型评估是机器学习中的一个重要环节，它指的是对训练好的模型进行性能评估，以了解模型在未见过的新数据上的表现。这通常包括使用一系列指标来量化模型的预测能力、泛化能力、稳定性等。模型评估方法不针对模型本身，只针对问题和数据，因此可以用来评价来自不同方法的模型和泛化能力，进行用于部署的最终模型的选择。数据评估通常包括以下几个方面：1. 数据质量：检查数据是否存在缺失值、异常值、重复值等问题。这可以通过统计指标、可视化和专业领域知识来进行评估。

作者主页(文火冰糖的硅基工坊)：文火冰糖（王文兵）的博客_文火冰糖的硅基工坊_CSDN博客本文网址：目录前言：第1章 模型评估概述 1.1 什么是模型评估 1.2 模型评估的类型 1.3 过拟合、欠拟合 1.4 模型泛化能力第2章常见的分类模型评估指标 2.1 混淆矩阵： 2.4 召回率recall： 2.5 F1-score：主要用于评估模型的稳健性 2.6 AUC指标：主要用于评估样本不均衡的情况 2.7 AUC 2.8 PR曲线第3章常见的回归模型评估指

模型构建好后，如何判断这个模型好不好？或者说，对于两个模型，如何判断哪个模型更好呢？本文将简单综述模型评价的各种方法。对于模型的评价，主要分为2个角度：一个是模型的Discrimination（区分度），或称预测精度，评价的指标包括AUC、C指数、NRI等；另一个是Goodness of Fit（拟合优度），或称Calibration（校准度），评价指标包括AIC、BIC、R方、Brier分数...

随着对大语言模型（LLM）评估领域的深入研究，我们更加清楚地认识到全面理解评估过程中的问题对于有效评估LLM至关重要。本文探讨了机器学习模型评估中出现的常见问题，并深入研究了LLM对模型评估领域带来的重大挑战。在评估方法方面，我们将其划分为直接评估指标、基于辅助模型的评估和基于模型的评估。本文还强调了审慎观察复杂评估指标和注意细节的重要性。以下是译文，Enjoy!

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