对于一个文本分类任务，如何评估训练出的模型的性能？
常用的评估指标包括精确度 (Accuracy)、召回率 (Recall)、准确率 (Precision)、F1值 (F1 Score) 等。可以使用交叉验证 (Cross Validation)、混淆矩阵 (Confusion Matrix)、ROC曲线/AUC值 (ROC Curve/AUC Value) 等方法进行评估。同时，还需要关注模型在不同类别上的表现和特定错误的出现，以判断模型的实用性。