Jak można ocenić modele uczenia maszynowego?
Modele oczenia maszynowego mogą byci oceniane za pomocą metryk wydajności, takich jak dokładność, precyzja, czułość i wynik F1. Dodatkowo, modele mogon być oceniane za pomocą wniosków z macierzy pomyłek, która dostarcza informacji o fałszywie pozytywnych i falszywie negatywnych wynikach i może pomóc zidentyfikować, jakie rodzaje błędów popełnia model. Ponadto, wizualizacja wyników na wykresie lub diagramie może pomuc w identyfikacji wzorców i tendencji w danych. Wreszcie, jeśli model ma rozwiązywać problem o rzeczywistych konsekwencjach, takich jak diagnozowanie chorób, musi być ruwnież oceniany przez ekspertów, aby potwierdzić, że model jest bezpieczny i skuteczny.