在机器学习领域，训练出模型只是第一步，而对模型进行打磨和优化才能真正发挥模型的价值，提高模型的效果。但是模型打磨需要耗费大量的时间和资源，并且需要适当的测试和度量指标来验证模型的性能是否提高。本文将介绍一种模型打磨测评方案，以便研究人员能够更好地测试和度量模型的性能。
本方案旨在解决以下问题：
为模型打磨提供明确的测评方案。
提供一系列常用的性能度量指标，以便研究人员能够进行比较和分析。
提供可视化工具，以便更好地理解模型的性能表现。
数据集划分是模型打磨中至关重要的一步，数据集划分的不合理会导致模型无法准确地学习到数据的特征。通常情况下会将数据集划分为训练集、验证集和测试集三部分，其中训练集用于训练模型，验证集用于调优模型的超参数，测试集用于最终的模型测评。一般训练集和测试集的比例为7:3，而将验证集从训练集中分出的比例为10%左右，这个比例也可以根据实际情况进行调整。
模型优化是模型打磨的核心环节，包括但不限于调整超参数、选择合适的优化算法、改进网络架构等。比较常用的交叉验证方法包含K折交叉验证和留一法（LOOCV）。其中K折交叉验证方法将训练集平均划分为K个子集，取其中一个子集作 ...