模型评估是使用各种指标和技术评估机器学习模型性能的过程。它有助于确定模型泛化到未见数据的能力以及是否满足所需的性能标准。这涉及根据问题类型（例如，分类的准确率、精确率、召回率、F1分数；回归的均方根误差、平均绝对误差）使用不同的评估指标，并采用交叉验证等技术来获得模型性能的可靠估计。