【人工智能机器学习基础篇】——深入详解监督学习之模型评估：掌握评估指标（准确率、精确率、召回率、F1分数等）和交叉验证技术
深入详解监督学习之模型评估在监督学习中，模型评估是衡量模型性能的关键步骤。有效的模型评估不仅能帮助我们理解模型在训练数据上的表现，更重要的是评估其在未见数据上的泛化能力。本文将深入探讨监督学习中的模型评估方法，重点介绍评估指标（准确率、精确率、召回率、F1分数等）和交叉验证技术，并通过示例代码帮助读者更好地理解和应用这些概念。目录模型评估的重要性评估指标详解准确率（Accuracy）精确率（Pre