English(EN) Part 2 of 3, How to Train Your Own AI: evaluation. My model scored 94.3 percent on 105 fresh cases, but always answering F2 scored 81.0 and a one-line rule 90.5

AI模型评估方法详细介绍，包含自定义模型性能指标

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-11-15 12:12

作者详细介绍了一种评估自定义AI模型的方法，展示了他们自己模型的测试结果，该模型在105个新案例中达到了94.3％的准确率。与此相比，一个更简单的基于规则的方法得分为81.0％，一条规则得分为90.5％。在108个不同案例上的进一步评估，由GPT和Claude Opus评分，得分为31.5％，这凸显了在信任评估指标时考虑误差范围和基线的重要性。 AI

影响提供了对AI模型评估方法以及基线和误差范围在评估性能中的重要性的见解。

排序理由该项目是一篇关于AI模型评估技术和结果的个人博客文章，而不是主要发布或重要的行业事件。

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Mastodon — mastodon.social TIER_1 English(EN) · R4TSQ · 2026-11-15 12:12

第三部分（共3部分）：如何训练你自己的AI：评估。我的模型在105个新案例上的得分是94.3%，但总是回答F2得分是81.0%，而一行规则得分是90.5%

Part 2 of 3, How to Train Your Own AI: evaluation. My model scored 94.3 percent on 105 fresh cases, but always answering F2 scored 81.0 and a one-line rule 90.5. On 108 varied cases graded blind by GPT and Claude Opus (they agree about 56 percent of the time) it scored 31.5. The …

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