30、模型性能评估与未来性能预估

模型性能评估与未来性能预估

在机器学习领域，准确评估模型的性能以及预估其在未来数据上的表现至关重要。本文将详细介绍模型性能评估的相关指标、可视化方法，以及预估模型未来性能的常用技术。

1. 召回率与精度的权衡

在评估模型性能时，召回率（recall）和精度（precision）是两个重要的指标。召回率可以使用之前提到的 sensitivity() 函数计算，例如：

> sensitivity(sms_results$predict_type, sms_results$actual_type, 
              positive = "spam")
[1] 0.8306011

在大多数实际问题中，很难构建一个同时具有高精度和高召回率的模型。如果只针对容易分类的样本，模型很容易达到高精度；而通过广泛地识别正例，模型可以获得高召回率，但可能会过于激进。因此，为了找到满足项目需求的精度和召回率组合，测试多种模型是很重要的。

2. F - 度量

F - 度量（F - measure），也称为 F1 分数或 F 分数，是一种将精度和召回率结合为一个数值的模型性能度量方法。它使用调和平均数来组合精度和召回率，因为精度和召回率都表示为 0 到 1 之间的比例，可以看作是比率。F - 度量的计算公式如下：

> f <- (2 * prec * rec) / (prec + rec)
> f
[1] 0.8967552