模型测试：评估机器学习模型性能的关键步骤

模型测试是用来评估机器学习模型性能的过程。在模型测试过程中，我们使用测试数据来评估模型的预测能力和准确性。常见的模型测试方法包括交叉验证、留出法和自助法。交叉验证将数据集分成多个子集，每个子集轮流用作测试集和训练集。留出法将数据集分成训练集和测试集两部分，其中训练集用于训练模型，测试集用于评估模型性能。自助法是一种重采样技术，它从原始数据集中重复采样，创建多个不同的训练数据集，并使用这些数据集来训练模型和评估性能。模型测试是机器学习模型开发过程中非常重要的一步，它可以帮助我们确定模型是否能够正确地预测新数据。