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组织如何衡量预测模型的准确性？
组织使用各种统计指标和技术来衡量预测模型的准确性，这些指标和技术是根据特定类型的模型及其所解决的问题量身定制的。常见的方法包括准确率、精确率、召回率、F1分数和曲线下面积（AUC）。例如，在分类模型中，准确率衡量所有预测中正确预测的比例。然
观测工具如何识别数据库中的热点？
“可观测性工具通过监控和分析与数据库性能和资源使用相关的各种指标，识别数据库中的热点。这些工具收集查询响应时间、CPU 和内存消耗、磁盘 I/O 和网络延迟等数据。通过可视化这些数据，开发人员可以找出数据库负载较重或可能存在低效的区域。例如
AutoML能处理像图像和文本这样的非结构化数据吗？
“是的，AutoML可以处理非结构化数据，如图像和文本。AutoML，即自动化机器学习，旨在通过自动化开发机器学习模型过程中涉及的各种任务，以简化模型训练过程。这包括数据预处理、特征选择和模型选择，这些对有效管理非结构化数据类型至关重要。