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在构建和部署机器学习模型的过程中，模型的评估与优化是两个至关重要的环节。模型评估帮助我们了解模型的性能，优化则旨在提升模型的效果。本文将详细讲解模型性能的评估指标，并介绍提升模型效果的优化策略。通过具体的Python代码示例和幽默的比喻，使零基础读者也能轻松理解这些概念。
文章目录
模型性能的评估指标
1. 精确率（Precision）
定义
精确率是指在模型预测为正类的样本中，实际为正类的比例。精确率越高，表示模型的误报率越低。
公式
精确率 = TP TP + FP
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