对于分类问题，使用几个评估指标来评估模型的性能。最常见的包括准确性、精确性、召回率、F1-score和混淆矩阵。
准确度衡量的是正确预测在预测总数中所占的比例。Precision计算真阳性预测与总预测阳性的比率，而recall衡量真阳性预测与实际阳性的比率。F1-score是精确度和召回率的调和平均值，在两者之间提供平衡。
混淆矩阵提供了对真阳性、真阴性、假阳性和假阴性的详细细分，从而可以更深入地了解模型的性能。这些指标的使用取决于问题，例如在准确性可能不够的不平衡数据集中。
特征缩放在神经网络中的作用是什么？
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数据治理的主
关系数据库中的触发器是什么？
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词嵌入如何处理稀有词或对象？
“嵌入处理稀有单词或对象通过一些关键策略，帮助保持它们的实用性，即使在遇到在训练数据集中并不常见的术语时。一个常见的方法是使用子词标记化，它将稀有单词分解为更小、更易于管理的部分或组件。这使得模型能够利用较小部分的嵌入来理解不熟悉术语的含义