如何解决计算较少数据量的 ML 模型的成功/失败指标
我有一个用例，我需要在这些数据上运行我的 ML 模型，并在每天结束时找到我的模型的精度
针对 A 值和 B 值聚合的数据分别测量精度。
对于属性值为 A 的数据和属性值为 B 的数据，我的 ML 模型通常确实给出了 97-98% 的精度。
但有时，一天的属性B的数量较少，即使误报较少，但当天的精度仍然变差。
例如，如果在 100 个预测中，当天有 17 个预测为错误，属性值为 B，则当天的准确率为 83%。
然而，当在 339K 预测中，328K 预测为真时，精度变为 96.75%。
所以我的问题是 -
- 我应该如何对我们的模型进行基准测试？因此，一天 A 或 B 的数量较少并不能说明该模型一定表现不佳。
是否有某种方法可以通过数字数字（例如，为模型精度给出的某种分数）来了解模型的性能，该数字将包含两者 - 大量的 A、B 以及少量的 A，乙？
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