🌟分类与回归模型性能评价指标🌟
发布时间：2025-03-14 18:49:04来源：
在机器学习领域，无论是分类模型还是回归模型，选择合适的性能评价指标至关重要！🤔
对于回归模型而言，最常用的就是均方误差（MSE）和均绝对误差（MAE）。这两个指标能直观反映预测值与真实值之间的差距。此外，决定系数（R²）也是评估回归模型的重要标准，它表示模型对数据变异性的解释能力。💡
而分类模型的评价则更侧重于准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）以及F1分数。这些指标帮助我们全面了解模型在不同类别上的表现。特别是当面对类别不平衡问题时，ROC曲线和AUC值更是不可或缺的工具。📊
无论哪种模型，合理的性能评估都是优化算法的基础。💪不断尝试、调整参数，才能让模型发挥最大潜力！🎯
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