本文针对AI研究论文中如何科学评估模型效果这一核心问题，提出三大实用方法论，需掌握关键评估指标矩阵：包括准确率、召回率、F1值等基础指标，理解ROC曲线、混淆矩阵等可视化工具，并关注领域特异性指标（如医学AI中的敏感度、特异性），应系统解析实验设计架构，包括数据集的多样性、样本量的合理性、训练验证集