评估和选择最佳学习模型的一些指标总结

在评估模型时，虽然准确性是训练阶段模型评估和应用模型调整的重要指标，但它并不是模型评估的最佳指标，我们可以使用几个评估指标来评估我们的模型。

因为我们用于构建大多数模型的数据是不平衡的，并且在对数据进行训练时模型可能会过拟合。在本文中，我将讨论和解释其中的一些方法，并给出使用 Python 代码的示例。

混淆矩阵

对于分类模型使用混淆矩阵是一个非常好的方法来评估我们的模型。它对于可视化的理解预测结果是非常有用的，因为正和负的测试样本的数量都会显示出来。并且它提供了有关模型如何解释预测的信息。混淆矩阵可用于二元和多项分类。它由四个矩阵组成：

 

完整文章

https://avoid.overfit.cn/post/decf6f5fade44ffa98554368173062b0