模型评估与调优是机器学习中非常重要的步骤。在构建完一个模型后，我们需要通过评估来判断这个模型的性能如何，然后根据评估结果进行调优，以提高模型的预测准确率或泛化能力。
1. 模型评估：模型评估主要是对训练好的模型进行测试，看看它在未知数据上的表现如何。常用的评估指标有准确率、精确率、召回率、F1值、AUC-ROC曲线等。对于回归问题，常用的评估指标有均方误差、均方根误差、R^2分数等。
2. 模型调优：模型调优是指通过对模型参数的调整，使模型在未知数据上的表现更好。常见的调优方法有网格搜索、随机搜索、交叉验证等。此外，还有一些针对特定模型的调优方法，如决策树的剪枝，神经网络的权重初始化、学习率调整等。
3. 正则化：正则化是一种防止过拟合的重要手段。它通过添加惩罚项来限制模型的复杂度，使得模型在训练集上表现良好，同时在测试集上也有不错的表现。常见的正则化方法有L1正则化和L2正则化。
4. 集成学习：集成学习是一种通过构建并结合多个学习器来进行预测的机器学习方法。常见的集成学习方法有Bagging、Boosting、Stacking等。这些方法可以进一步提升模型的预测精度。
总的来说，模型评估与调优是一个迭代的过程，需要不断地尝试和改进，才能找到最适合当前问题的模型。
