模型评估别只看准确率，这几招才真正实用 🎯

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兄弟们，最近社区里一堆人问“我的模型准确率99%，牛逼不？”——我直接说，别高兴太早。生产环境里，光看准确率容易翻车。

先说两个坑：
1️⃣ 数据不平衡时，准确率是骗人的。比如欺诈检测，99%正常交易，模型全判正常，准确率秒变99%，但屁用没有。得看召回率、精准率、F1-score。
2️⃣ 离线评估和线上部署差得远。你的测试集可能跟真实数据分布不一致，尤其文本生成或推荐模型，用户反馈才是真理。

几点实战建议：
- 做分类任务，先跑混淆矩阵，看假阳假阴分布。尤其医疗、风控领域，假阴代价高，得压召回率。
- 回归任务别只看MSE，加个MAE和R²，心里更有数。如果有异常值，中位数绝对误差更稳。
- 部署前必须做压力测试：模型吞吐量、延迟P99，别上线后卡成狗。Triton或TorchServe都能帮你测。

最后，别忘了业务指标。模型再准，用户不买账等于零。比如推荐系统，CTR和GMV才是终点。

提问环节：你们在生产环境里踩过哪些评估的坑？比如数据漂移、线上延迟暴涨？来聊聊，别藏着。