对于机器学习算法的效果评估，常见的方法包括交叉验证、样本外测试、回测等。
机器学习算法在金融投资中有多种应用和效果评估的方法。以下是一些常见的应用和评估方法：
1. 预测股票价格：机器学习算法可以通过分析历史股票价格数据和相关因素，来预测未来股票价格的走势。评估这种算法的效果可以使用准确度、召回率、精确度等指标来评估。
2. 金融欺诈检测：机器学习算法可以通过分析交易数据和用户行为模式，来识别潜在的欺诈交易。评估这种算法的效果可以使用ROC曲线、准确度、误报率等指标来评估。
3. 个性化投资组合优化：机器学习算法可以通过分析用户的风险偏好和投资目标，来推荐最适合用户的投资组合。评估这种算法的效果可以使用投资组合收益率、风险度量等指标来评估。
4. 信用评分：机器学习算法可以通过分析借款人的个人信息和信用历史，来评估其还款能力和信用风险。评估这种算法的效果可以使用准确度、召回率、加权Gini系数等指标来评估。
5. 高频交易策略：机器学习算法可以通过分析市场数据和交易模式，来制定高频交易策略。评估这种算法的效果可以使用年化收益率、夏普比率、最大回撤等指标来评估。
对于机器学习算法的效果评估，常见的方法包括交叉验证、样本外测试、回测等。此外，还可以使用一些金融指标和行业标准来评估算法的效果，例如夏普比率、最大回撤、信息比率等指标。