## 結(jié)論
模型評估是確保[機器學(xué)習(xí)](http://www.dlbhg.com/wiki/machine-learning/)模型質(zhì)量和有效性的關(guān)鍵步驟。通過使用適當(dāng)?shù)脑u估指標(biāo)和驗證方法，我們可以量化模型的性能，選擇最佳的模型，并改進現(xiàn)有模型。隨著[機器學(xué)習(xí)技術(shù)](http://www.dlbhg.com/wiki/machine-learning/)的不斷發(fā)展，模型評估的方法和工具也在不斷進步，以適應(yīng)更復(fù)雜的模型和更高級的應(yīng)用場景。希望本文能夠幫助讀者更好地理解模型評估的基本概念、過程和應(yīng)用。