你如何在训练期间衡量机器学习模型的性能？
在训练期间评估机器学习模型性能需要使用在验证数据上计算的特定指标。关键指标包括准确率（正确预测）、用于类别不平衡的精确率/召回率/F1分数、用于概率阈值的AUC-ROC，以及用于置信度的对数损失。回归问题使用均方误差（MSE）或平均绝对误差（MAE）。这种持续评估可识别过拟合并指导超参数调优。
指标会定期（例如每个epoch后）在单独的验证集上计算或通过交叉验证计算。比较训练和验证指标曲线可发现问题：损失发散表明过拟合；指标停滞表明欠拟合。这些指导进行正则化、数据增强或架构更改等调整。性能跟踪支持早停，节省计算资源并防止模型性能下降。
实施时，将数据拆分为训练/验证/测试集。选择与业务目标一致的相关指标（例如医疗诊断中使用召回率）。在迭代训练期间，记录两个集合的性能。分析趋势：验证损失增加表明过拟合；持续低分表明欠拟合。使用验证性能优化超参数。这确保模型在最终测试前有效学习并满足功能目标。
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