模型评估

把智能体测试拆成最终答案、工具选择和参数三层检查，按失败类别保存可复跑评估记录。

用 Digits 数据演示按标签分层锁定测试集，保留原始编号并把错分样本回查到图像。

把 ChatGPT 辅助生成的回归代码放到固定测试集上，与均值基线比较 MAE、RMSE 和 R²。

用 95:5 极端样例说明高准确率仍可能漏掉全部正类，并给出 Precision、Recall、F1 的选择和验证方法。

用 scikit-learn 学习曲线同时观察训练与验证 F1，区分欠拟合、过拟合和继续补数据的可能价值。

用验证集 PR 曲线在召回约束下选择分类阈值，再用独立测试集核对误报、漏报和复核量。给出完整代码及一次未达到目标的真实教学运行结果。

想入门临床AI编程，最容易走偏的地方不是模型选错，而是过早追求“做一个很智能的系统”，却忽略了临床问题定义、数据规范、隐私合规和验证流程。比较稳妥的路线是：先选一个低风险、边界清楚的临床场景，用规范化数据完成一个可复现的小项目，再逐步接入真实流程。对个人学习者、医生科研团队或医院信息科来说，临床ai编程的核心不是会不会调模型，而是能不能把医学问题、数据字段、…