有标准数据集，就用标准数据集。然后与基于同一数据集的其他算法比性能。

如果没有数据集，就自己构造一个数据集，然后与基于你这个数据集的其他算法比性能。

【 在 feng321 的大作中提到: 】
: 以前就问个这问题，但似乎没有好的答案。现在老板要训练一个二分类的模型（区别有猫叫和无猫叫），我已经训练出13个模型文件了。可是老板还是不满意，说整体感觉不准。问题来了，如何判断一个模型的好坏呢？chatgpt也不是每个问题，都100%回答正确的。大佬，有什么好的解决办
: 法吗？谢谢
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