学习笔记 | 大模型调优入门,你的百万年薪敲门砖

大家好！这里是专门为高校科研人打造的算力服务平台——

关注我们，让算力不再成为科研路上的绊脚石，助力每一项科研成果落地生根。

不堆砌技术参数，不空谈行业趋势，只分享看得见、用得上的干货：高校算力平台落地案例、算力申请避坑技巧、国产化算力适配方案、免费算力资源汇总，覆盖文理医工多学科科研场景

【关于我们】

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这里是专为高校科研人打造的算力服务平台——聚焦校级算力平台应用、低成本算力获取、跨学科算力适配三大核心，陪你破解科研中的算力难题。

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无论是实验室团队面临算力缺口，还是科研人想高效利用校级资源，亦或是关注算力合规与政策补贴，在这里都能找到答案。

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我们已经知道，“大模型调优”是个千亿级别的市场，入行3年就能年入百万！！！心动么？还不开始学起来！！

以印第安人糖尿病数据集（Pima Indians Diabetes Database）为例，以最简单的形式，形象地告诉大家，如何评价机器学习分类问题的模型并调优

1、 下载印第安人糖尿病数据集（Pima Indians Diabetes Database）并利用KNN分析，实现建模，最后输出预测准确率

2、 调整不同的K的个数及训练集和测试集配比，看预测效果的准确率有什么区别

3、 调研分类问题用什么评判指标？详细解释。

●AUC-ROC：曲线下面积（0-1），衡量模型区分正负样本的能力（比如区分糖尿病 / 非糖尿病的整体能力），越接近 1 越好；

●混淆矩阵（Confusion Matrix）：直观展示「真阳性、假阳性、真阴性、假阴性」的数量，是精准率 / 召回率的基础；

●PR 曲线：比 ROC 更适合样本不平衡场景（比如糖尿病数据集里患者占比仅 30%），曲线下面积越大，模型越稳定。

3. 针对 KNN 等模型的补充指标

●Kappa 系数：修正准确率的偏差（比如样本极度不平衡时，准确率会失真），值越高说明模型效果越优；

●对数损失（Log Loss）：衡量预测概率的可信度（比如模型预测某样本患病概率为 0.8，实际确实患病，损失就低）。