Scikit-learn提供了多種方法來監控模型性能，以下是一些常用的方法：
使用交叉驗證（Cross-validation）：使用交叉驗證來評估模型的性能，通過將數據集分成多個子集，然后分別用其中一部分作為測試集，其余部分作為訓練集，多次重復這個過程來獲得穩定的性能評估結果。
使用模型評估指標（Model evaluation metrics）：Scikit-learn提供了多種評估指標，例如準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召回率（Recall）、F1值等，可以通過這些指標來評估模型的性能。
使用學習曲線（Learning curve）：學習曲線可以幫助我們理解模型在不同訓練數據集大小下的性能表現，通過畫出訓練集和測試集的得分隨著數據集大小變化的曲線來觀察模型的性能。
使用驗證曲線（Validation curve）：驗證曲線可以幫助我們理解模型在不同超參數取值下的性能表現，通過畫出超參數取值與模型得分之間的關系來選擇最佳的超參數取值。
通過以上方法，我們可以有效監控模型的性能，并根據監控結果調整模型參數以提升模型性能。
