生成一个可以用来评估机器学习模型的问题列表.
1.模型在培训数据和验证数据上表现如何? 2.模型是否被测试过度或不足? 3.模型的性能如何与同样的数据上训练的其他模型相比? 4.模型能否对未见的数据进行良好概括? 5.在每个指标中使用了哪些评估指标,模型的性能如何? 6.用于评估模型是否使用了交叉验证? 7.如果培训数据中存在,模型如何处理类不平衡? 8.模型能否在可接受的时间内进行预测? 9.模型能够解释和解释其预测? 10.模型如何处理缺失或不完整的数据,以及在培训前采取了什么步骤? 11.是否使用了任何技术来提高模型性能,如特征选择,超级数据调整或数据组? 12.模型如何处理变化,如何更新和更新? 14.模型如何处理变化? 14.模型是否具有更大的数据组,以及如何处理变化?