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通过分步骤结构化流程,指导用户基于未见数据全面评估机器学习模型性能,提供可操作的改进建议与最佳实践,确保模型泛化能力和分析结果可靠性。

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变量说明

  • 模型类型
    所评估的机器学习模型类别
    示例:“分类模型”
  • 数据集描述
    未见数据样本特性描述
    示例:“包含1000个样本,20个特征维度的测试数据集...”
  • 评估指标
    模型评估的性能指标
    示例:“准确率”
  • 数据预处理要求
    对未见数据所需的预处理或清洗步骤
    示例:“数据标准化和缺失值处理...”
  • 模型改进方向
    分析结果后可能的优化策略
    示例:“调整模型参数和特征工程优化...”

使用场景案例

  • 垃圾邮件评估
    针对未见邮件的二分类模型,评估和改进流程覆盖数据漂移、预处理、阈值与校准,确保泛化与误报控制。
  • 多语情感评估
    面向多语三分类情感模型,对未见评论进行标准化评估与改进,聚焦宏F1与中性边界处理。
  • 销量回归评估

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