比較模型前，先留下一份測試資料
我在一開始保留 20% 的資料，模型選擇使用交叉驗證，最後再看測試結果。這樣調整模型時，才不會一直拿最後的測試集來選答案。
接進既有系統的練習
新功能以 Flask Blueprint 掛入，保留原有的路由處理。這個專案記錄了訓練、模型版本和預測如何接在一起；模型分數則只代表這份資料與切分方式下的結果。
使用的工具與測試記錄
Flask · scikit-learn · Server-Sent Events
- 這次的模型結果
- 啟用版本 AUC 為 0.844，測試準確率 83.8%；限於此次資料切分。
整理於 2026 年 9 月初。數字對應各項記錄的情境與測試範圍。