模型评估,数知客,一、课程特色​ 实战导向：结合电商、翻译等场景，拆解 NDCG、BLEU 等指标的实战应用，拒绝纯理论。​ 体系完整：覆盖分类、回归、排序、生成四大任务的评估体系，教你选对指标。​ 辩证视角：通过反常识案例（如 NDCG 高但体验差），破除 “唯分数论”。​ 工具结合：配套 Python 代码，讲清指标在模型迭代中的落地流程。​ 二、学习目标与收获​ 知识：掌握 15 + 核心指标（准确率、NDCG 等）的原理与局限。​ 能力：独立设计评估方案，通过指标异常诊断模型问题，结合业务优化策略。​ 收获：指标速查表、3 个实战项目代码、5 类典型问题解决方案。​ 三、适合人群​ 算法入门者：不懂如何评价模型效果。​ 中级工程师：需解决 “指标好但业务差” 问题。​ 业务人员：需理解指标与业务的关联。​ 科研学生：需规范选择论文评估指标。​ 四、课程大纲​ 基础：评估逻辑与四大任务体系（2 课时）​ 分类任务：准确率、F1、AUC 等（3 课时）​ 回归任务：MAE、RMSE、R²（2 课时）​ 排序任务：NDCG、MAP 等（3 课时）​ 生成任务：BLEU、ROUGE、BERTScore（3 课时）​ 综合应用：多指标融合与业务落地（3 课时）​ 前沿：指标趋势与特殊场景挑战（2 课时） 适用人群：算法入门者： 中级工程师： 业务人员： 科研学生：