大模型指标

【学习笔记】通过准确率/精确率/召回率/F1分数判断模型效果+数据可视化实操之前训练模型时，我只盯着“准确率”看，觉得准确率越高模型效果越好，结果在做垃圾邮件检测（垃圾邮件仅占5%）时，模型准确率冲到了95%，但实际连一封垃圾邮件都没检测出来——后来才明白，单一指标完全无法全面反映模型效果，必须结合准确率、精确率、召回率、F1分数四个指标综合判断，而通过可视化把这些指标的变化趋势、关联关系呈现出来，更能直观发现训练中的问题（欠拟合、过拟合、类别不平衡等），这也是我现在完成模型训练后必做的一步。

我是有底线的