一种人工智能算法模型准确性验证测试方法

本发明涉及人工智能技术领域，且公开了一种人工智能算法模型准确性验证测试方法，包括以下步骤：S1：数据集准备，收集多样化的数据集，覆盖更多的场景和情况；S2：是否进行交叉验证，如果是，则采用交叉验证方法，将数据集划分为多个互斥的子集，循环使用其中的一部分作为测试集，剩余部分作为训练集进行多次验证和测试，以评估模型的性能和稳定性，如果否则进行下一步；S3：选择合适的评估指标，如果不选择交叉验证，则选择合适的评估指标。本发明能够全面、系统地评估人工智能算法模型的准确性，帮助开发者准确了解模型在不同数据集和场景下的表现，通过对比不同模型在相同测试集上的表现，可以筛选出性能更优的模型。