机器学习模型的性能评估不仅依赖训练准确率，更需关注在未知数据上的泛化能力。通过合理选择分类和回归指标，如精确率、召回率、F1分数及MSE、MAE等，可以更全面衡量模型表现，并结合业务场景指导调优策略以提升模型可靠性和实用性。