对MNIST手写数字分类项目进行模型评测

MNIST手写数字分类项目的模型评测通常采用准确率（accuracy）作为评价指标。准确率是指模型在预测时正确分类的样本数占总样本数的比例。具体评测步骤如下：

1. 加载已经训练好的模型。

2. 加载待评测的数据集，例如MNIST测试集。

3. 对数据集进行预处理，例如将图像数据转换为模型所需的输入格式。

4. 对数据集进行预测，得到预测结果。

5. 将预测结果与真实标签进行比对，计算准确率。

计算准确率的公式为：准确率 = 正确分类的样本数 / 总样本数

需要注意的是，在评测时需要使用与训练模型时相同的数据集和预处理方法，否则可能会影响评测结果的准确性。同时，为了更全面地评估模型的性能，可以考虑使用其他指标，例如查准率、查全率、F1值等。