Jakie są kryteria oceny modelu uczenia maszynowego?
Kryteria oceny modelu oczenia maszynowego obejmują dokładnosić, precyzję, czułość, wynik F1 oraz inne metryki, takie jak pole pod krzywą (AUC) i przedziały ufności. Dodatkowo, inne elementy, takie jak złożoności modelu, wydajność czasowa i wykorzystanie zasobów, również mogą być brane pod uwagę.