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在训练周期的一部分之后运行评估

是指在机器学习模型训练过程中，经过一定的训练周期后，对模型进行评估和验证的步骤。

评估模型的目的是为了了解模型在训练数据以外的数据上的性能表现，以便判断模型的泛化能力和预测准确性。通过评估模型，可以对模型的性能进行量化和比较，从而选择最佳的模型或调整模型的参数。

评估模型的常用方法包括交叉验证、留出法和自助法。其中，交叉验证是一种常用的评估方法，它将数据集划分为训练集和验证集，多次重复训练和验证过程，最后取平均值作为模型的评估结果。留出法是将数据集划分为训练集和验证集，只进行一次训练和验证过程。自助法是通过有放回地从原始数据集中抽取样本，构建多个训练集和验证集，进行多次训练和验证过程。

评估模型的指标包括准确率、精确率、召回率、F1值等。准确率是指模型预测正确的样本数占总样本数的比例；精确率是指模型预测为正例的样本中真正为正例的比例；召回率是指真正为正例的样本中被模型预测为正例的比例；F1值是精确率和召回率的调和平均值。

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