图像分类错误分析：混淆矩阵与错误样本
准确率只能告诉你错了多少，混淆矩阵和错误样本才能告诉你错在哪里。这篇建立一套从类别指标、混淆矩阵到高置信度错误图的分析流程。
模型评估
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文本分类模型评估：从混淆矩阵找到改进方向
学会用 classification_report、confusion_matrix 和错分样本分析文本分类模型，不只看准确率。
模型评估与交叉验证：不要只相信一次划分
理解训练集、验证集、测试集、交叉验证、平均分和波动，避免用一次随机划分误判模型能力。
回归模型怎样评估：MAE、MSE、RMSE 和 R²
用同一组测试数据理解四个常用回归指标，并根据业务代价选择正确的评价方式。
训练集、验证集和测试集分别做什么？
训练集用于学习参数，验证集用于选择方案，测试集只在最后评估一次模型的真实泛化能力。
准确率、精确率、召回率和 F1 到底怎么看？
从混淆矩阵出发理解四个分类指标，并根据漏判和误判的实际代价选择评价标准。