17 ・ Evaluation Methodology:80% 履歷被 reject 是因為 eval 寫錯

模型訓出來、val accuracy 99% — 上線 50%。為什麼?Eval 寫錯比模型本身錯更常見。這一講把 train/val/test 怎麼切、選哪個 metric、怎麼避免常見資料外洩講清楚。卡住的時候回 lesson 14 §5 對照。

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0. 一句話總結

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1. Train / Val / Test 三套切法

Set	用途	看幾次?
Train	訓練模型	每 step
Val	調超參數 / 早停 / model selection	每 epoch 一次
Test	最終評估,只看一次	訓練完才看

1.1 標準切比例

資料量	切法
< 1K	80% / 10% / 10% + cross-validation
1K - 100K	80% / 10% / 10%
100K - 1M	90% / 5% / 5%
> 1M	98% / 1% / 1% — 1% × 1M = 10K 樣本已足夠統計顯著

為什麼大資料 val 可以這麼小:val 的點是估計 metric ± confidence interval。10K 樣本 95% CI 約 ±1%,夠了。

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2. 切資料的四個坑(都很常見)

2.1 時序資料用隨機切

❌ 錯:

train, val = train_test_split(df, test_size=0.1, shuffle=True)

時序場景(股票 / 銷售 / 使用者行為)隨機切 → train 看到「未來」資料 → val 假裝好。

✓ 對:按時間切

cutoff = df['date'].quantile(0.9)
train = df[df['date'] < cutoff]
val = df[df['date'] >= cutoff]

2.2 同一個個體分到 train + val

場景:醫療影像。同一個病人有 100 張片子。隨機切 → 同病人的片子可能分到 train + val → 模型「認得這個人的解剖特徵」, val 假高。

✓ 對:Group-aware split

from sklearn.model_selection import GroupShuffleSplit
gss = GroupShuffleSplit(test_size=0.1, n_splits=1)
train_idx, val_idx = next(gss.split(X, y, groups=df['patient_id']))

2.3 預處理在切之前 fit

❌ 錯:

scaler = StandardScaler().fit(all_data)  # 用了整個 data 的 mean/std
train, val = split(all_data)

val 的 mean/std 已洩進 train 的 scaler。

✓ 對:fit on train only

train, val = split(all_data)
scaler = StandardScaler().fit(train)
train = scaler.transform(train)
val = scaler.transform(val)  # 用 train 的 scaler

2.4 LLM 評測 set 跟訓練資料重疊

場景:你用 The Pile 訓 LLM,然後拿 LAMBADA 當 eval。但 LAMBADA 段落本來就在 The Pile 裡 → 你在測背誦能力。

✓ 對:訓練前先掃 eval set 跟 training set 的 n-gram 重疊,移除重疊段落。

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3. K-Fold Cross-Validation:小資料的救星

資料量 < 5K 的時候,單一 split 變異太大(隨機切出來的 val 可能特別容易/難)。K-fold:

from sklearn.model_selection import KFold
kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42)
scores = []
for train_idx, val_idx in kf.split(X):
    model = MyModel()
    model.fit(X[train_idx], y[train_idx])
    scores.append(model.score(X[val_idx], y[val_idx]))
print(f'CV mean ± std: {np.mean(scores):.3f} ± {np.std(scores):.3f}')

回報「平均 ± 標準差」 比單一數字誠實。± 大 = 資料太少 / 模型不穩定 / 切法可能有問題。

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4. 選 Metric:任務決定

4.1 分類

Metric	何時用
Accuracy	類別平衡(50/50 等)、所有錯誤等價
Precision	False positive 代價高(垃圾郵件分類:錯把正常郵件當垃圾)
Recall	False negative 代價高(癌症診斷:漏判)
F1	Precision + recall 都重要,要單一數字
AUC-ROC	不關心具體 threshold,看排序能力
PR-AUC	不平衡資料(極稀少類別),AUC-ROC 會虛高
Confusion matrix	Debug 用,看哪兩類最混

4.2 迴歸 / 連續值

Metric	何時用
MSE / RMSE	大誤差更該被罰(平方放大)
MAE	大誤差按比例就好
MAPE	想要「平均誤差 X%」 的解讀
R²	想知道「模型解釋了多少變異」 (1 = 完美,0 = 跟猜平均一樣爛)

4.3 LLM / 生成

Metric	何時用
Perplexity	預訓練品質、想對比不同 LM
BLEU / ROUGE	機器翻譯 / 摘要 — 用 n-gram 重疊
MT-Bench / AlpacaEval	對話品質,GPT-4 當 judge
MMLU / GSM8K / HumanEval	知識 / 推理 / 程式能力
Human eval	沒有更可信的;成本高

4.4 Retrieval / 推薦

Metric	何時用
Recall@K	top-K 結果有沒有命中目標
MRR (Mean Reciprocal Rank)	命中位置越前面分數越高
nDCG	多級相關性(完全 / 部分相關),位置敏感

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5. Statistical Significance:你的「贏」 是真的嗎?

新模型 val accuracy 0.873,舊模型 0.871 — 真的進步了嗎?

準則:單一 run 比另一個 run 高 0.5% 以下 = 可能只是 random seed 差異。

驗法:

# 跑 5 個 seed,看平均
for seed in [0, 1, 2, 3, 4]:
    torch.manual_seed(seed)
    model = train(...)
    print(model.evaluate())
# 報「mean ± std」,不是單一數字

± 重疊 = 統計上沒區別,你的「改進」 是 noise。

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6. 黃金 Eval Workflow

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7. 自我檢測

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接下來

• 下一講 18 · Paper-reading walkthrough — 把〈Attention Is All You Need〉 section-by-section 拆開讀
• 想動手:挑你之前訓過的模型,重新切資料按 group-aware 來一次,看 val 數字落差(經驗:常常掉 5-15%)