├── Model Evaluation
│ │
│ ├── Regression Metrics
│ │ ├── Mean Absolute Error (MAE)
│ │ ├── Mean Squared Error (MSE)
│ │ ├── Root Mean Squared Error (RMSE)
│ │ ├── R² Score
│ │ └── Adjusted R²
│ │
│ ├── Classification Metrics
│ │ ├── Confusion Matrix
│ │ │ ├── True Positives / Negatives
│ │ │ └── False Positives / Negatives
│ │ ├── Accuracy
│ │ ├── Precision
│ │ ├── Recall (Sensitivity)
│ │ ├── F1 Score
│ │ ├── ROC Curve
│ │ ├── AUC (Area Under Curve)
│ │ ├── PR Curve (Precision-Recall)
│ │ └── Log Loss
│ │
│ ├── Cross-Validation
│ │ ├── K-Fold
│ │ ├── Stratified K-Fold
│ │ ├── Leave-One-Out (LOOCV)
│ │ └── Nested Cross-Validation
│ │
│ ├── Bias-Variance Tradeoff
│ │ ├── Underfitting (High Bias)
│ │ └── Overfitting (High Variance)
│ │
│ └── Hyperparameter Tuning
│ ├── Grid Search
│ ├── Random Search
│ ├── Bayesian Optimization
│ └── Early Stopping (→ link)
