2.7 模型评估与 A/B 测试

模型评估与 A/B 测试

引言

在机器学习和人工智能项目的生命周期中，模型评估和A/B测试是确保模型质量和业务价值的关键环节。一个模型在训练集上表现良好并不意味着它在真实世界中也能成功。本章将深入探讨如何科学地评估模型性能，并通过A/B测试验证模型在真实业务场景中的效果。

通过本章学习，你将能够：

• 掌握各种模型评估指标的计算和解读
• 设计并实施科学的A/B测试实验
• 理解统计显著性检验的原理和应用
• 构建完整的模型评估和迭代体系
• 分析A/B测试结果并做出数据驱动的决策

模型评估指标详解

分类任务评估指标

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt