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模型评估与验证：模型选择与超参数调优
1模型评估基础
1.1评估指标概述
模型评估是机器学习流程中的关键步骤，用于衡量模型的性能和预测能力。评估指标的选择取决于问题的类型和目标，如分类、回归或多标签分类。正确的评估指标能够帮助我们理解模型在特定任务上的表现，从而进行有效的模型选择和超参数调优。
1.2分类模型评估指标
1.2.1准确率(Accuracy)
准确率是最直观的评估指标，它计算模型正确预测的样本数占总样本数的比例。
#示例代码
fromsklearn.metricsimportaccuracy_score
fromsklea
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