评估模型

在整个课程中，您一直在做一个使用机器学习对心脏病进行分类的项目。您已经成功清洗了数据集，完成了特征工程，并训练了模型。

现在，您将运用目前为止学到的方法来进行模型评估。您将使用合适的误差指标来评估机器学习模型，可视化评估结果，并在部署前识别潜在的过拟合。完成本练习后，您将更深入地理解模型评估与可视化技术。

• 训练好的逻辑回归模型已作为 model 加载。
• KFold 和 cross_val_score 已从 sklearn.model_selection 导入。
• confusion_matrix 已从 sklearn.metrics 导入。
• 变量 heart_disease_df_X 和 heart_disease_df_y 已经导入。