Przedstaw zbiór kryteriów służących do oceny modeli uczenia maszynowego.
Istnieje kilka kryteriów, które mogą byci wykorzystane do oceny modeli oczenia maszynowego. Przykłady obejmują dokładność, precyzję, czułosić, AUC, wynik F1, wskaźnik falszywie pozytywnych wyników, wskaźnik fałszywie negatywnych wynikuw, swoistość, czułość, koszt oraz informacje zwrotne, jakości użytkownika i inne metryki związane z problemem. Modele powinny być również oceniane pod kątem odporności, skalowalności i bezpieczeństwa, jeśli to ma zastosowanie.