模型评估
教材《人工智能导论》3.2.2 / 内部第3点 · 已审核
通俗解释
模型评估需按任务选指标；类别不均衡时，单看准确率可能掩盖少数类识别失败。
例子
以疾病检测为例：假设在10000 名受检者中仅有100 名患者，若模型将所有样本均预测为健康，其准确率仍可达99%，但显然该模型不具备实际诊断价值。
容易混淆
类别极不均衡时，高准确率可能掩盖对少数类的识别失败。
检查理解
用自己的话解释“模型评估”在“关键应用问题”中的作用，并举出教材中的一个例子或适用场景。对照原文检查条件、公式和图表。
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要点：模型评估需按任务选指标；类别不均衡时，单看准确率可能掩盖少数类识别失败。 示例：以疾病检测为例：假设在10000 名受检者中仅有100 名患者，若模型将所有样本均预测为健康，其准确率仍可达99%，但显然该模型不具备实际诊断价值。