机器学习旨在赋予计算机从数据中挖掘规律的能力，使其能够对新数据进行精准预测或明智决策。要达成这一目标，构建一个恰当的模型至关重要，该模型本质上是一个能描绘数据间关系的数学函数。然而，面对同一个问题，往往存在多种不同的模型可供选择，它们在复杂度、参数及结构等方面均可能存在差异。那么，究竟该如何从这些众多模型中挑选出最优的那一个呢？这便是模型选择所面临的核心问题。
模型的选择问题可细分为两个层面：一是模型的结构选择，即确定合适的模型类别，例如线性模型、决策树、神经网络等；二是模型的参数选择，也就是在选定的模型结构基础上，选取一组适宜的参数值，像权重、偏置以及树的深度等。模型选择的终极目标是找到一个在未知数据上表现最为出色的模型，也就是具备最强泛化能力的模型。
若要评估模型的泛化能力，就需要借助一系列指标和方法来衡量模型的性能。所谓模型的性能，指的是模型对数据的拟合程度，具体表现为模型输出与数据真实值之间的差异大小。根据不同的任务和数据类型，模型性能的评估指标会有所不同，例如回归任务和分类任务就分别对应着不同的评估指标，如均方误差、准确率、F1分数等。同时，在评估模型性能时，还需要考虑数据集的合理划分，比如训练集、验证集和测试集的设定，以及交叉验证等方法的运用，以此有效避免过拟合或欠拟合等问题的出现。
