25、模型评估全解析：从基础到高级方法

模型评估全解析：从基础到高级方法

在模型评估的领域中，我们需要运用多种方法和指标来全面了解模型的性能。以下将深入探讨模型评估的各个方面。

评估模型的基础考量

在评估模型时，不能仅仅关注评估统计数据。我们需要进行一些“嗅探测试”，仔细查看模型预测正确和错误的示例实例，确保理解模型得出结果的原因。理想情况下，这些实例应该是我们熟悉的，通过探索性数据分析或对领域的熟悉，我们对正确答案有一定的直觉。

此外，我们还应该考虑对模型评估准确性的预期。模型的表现是否优于或劣于我们的预期？如果依靠人类判断，我们在给定任务上的准确性又会如何？同时，思考模型性能稍有提升所带来的价值也很重要。例如，一个自然语言处理任务以 95% 的准确率正确分类单词，大约每两到三句话就会出现一个错误，这样的表现是否足够好？而且，模型当前性能越好，进一步提升就越困难。

不过，评估模型的最佳方法是进行样本外预测，即对构建模型时未曾见过（甚至不存在）的数据进行预测。在训练数据上表现良好的模型很可能存在过拟合问题，而样本外预测是保证评估真实性的关键，前提是我们有足够的数据和时间进行测试。

分类器评估

二元分类的混淆矩阵

对于二元分类问题，我们通常将较小且更受关注的类别称为正类，较大的另一个类别称为负类。例如，在垃圾邮件分类问题中，垃圾邮件是正类，非垃圾邮件是负类。分类模型对任何给定实例的分类结果有四种可能，这构成了混淆矩阵：
- 真正例（TP） ：分类器将正类项目正确标记为正类。
- 真反例（TN） ：分类器正确判断负类项目为负类。
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