机器学习 模型评估 loss

对于机器学习模型的评估，我们可以使用多种指标，其中最常用的指标之一是模型的损失函数（loss function）。损失函数是用来评估模型的预测结果与真实结果之间的差异，即模型的误差。

通常情况下，我们会将数据集分为训练集和测试集，使用训练集来训练模型，测试集来评估模型的性能。在训练过程中，我们会计算每一轮迭代的损失函数，以便了解模型的训练进展情况。在测试集上，我们可以计算模型的损失函数来评估模型的泛化能力。

当模型的损失函数越小，说明模型的预测结果越接近真实结果，模型的性能也越好。因此，我们通常会尝试不同的模型结构、超参数和优化算法来最小化模型的损失函数，从而提高模型的性能。