主要观点：尽管 AI 模型经过严格训练，仍可能无法按预期运行，需持续评估其在实际应用中的准确性和可靠性；通过多种测量技术、可视化和分析失败来评估 AI 模型的有效性；不同类型模型有不同性能指标，如分类模型的准确率、精确率、召回率和 F1 值等，回归模型的均方误差等；可视化技术如混淆矩阵、ROC 曲线等可帮助理解模型错误以提高预测准确性，还可通过检查数据偏差、超参数调优等改进模型。
关键信息：

• 严格持续评估 AI 模型的重要性及方法。
• 不同类型模型的关键性能指标及示例代码。
• 可视化技术及其在模型性能评估中的作用。
• 模型改进的相关方法，如处理数据偏差和超参数调优等。
  重要细节：
• 不平衡数据集会使准确率测量失真。
• 精确率、召回率和 F1 值在类分布不均数据集时的作用。
• 各种可视化技术的代码实现及作用。
• 硬件和软件工具对 AI 模型性能的影响。
  结论：AI 模型评估对实际应用至关重要，多种方法可提高模型效率、公平性和可扩展性，系列后续将学习优化模型的方法，同时提供了创建第一个 AI 模型的指南。