在前一篇“应用案例分析之实用数据分析案例”中，我们探讨了如何通过数据清理和分析来提取有价值的信息。本篇将聚焦于模型评估与选择，这是AI模型构建过程中的关键环节。

模型评估的必要性

在构建

在上一篇中，我们探讨了模型评估与选择的关键应用案例。通过分析不同模型在特定数据集上的表现，我们能够更好地理解如何选择合适的模型以满足特定需求。接下来的内容将为你总结核心结论，并提供进一步学习的资源

在本篇教程中，我们的目标是总结我们已经学习到的重要概念，并提供进一步探索概率论以及其在人工智能应用中的资源与建议。

主要结论

1. 概率的基础：我们了解到概率是衡量某事件发生可能