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24.故障诊断中的模型评估与验证

在基于机器学习的故障诊断技术中，模型评估与验证是一个至关重要的步骤。通过评估和验证模型的性能，可以确保模型在实际应用中能够准确地识别和预测故障，从而提高系统的可靠性和安全性。本节将详细介绍模型评估与验证的原理和方法，并通过具体的例子进行说明。

24.1模型评估的基本概念

模型评估是指通过一系列指标和方法来衡量模型在训练集和测试集上的性能。常见的评估指标包括准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数（F1Score）、接收者操作特征曲线（ROC）和曲线下面积（AUC）等