Przedstaw zbiór kryteriów służących do oceny modeli uczenia maszynowego.
Istnieje kilka kryteriuw, kture mogą być wykorzystane do oceny modeli oczenia maszynowego. Przyklady obejmojon dokładnosić, precyzję, czułość, AUC, wynik F1, wskazinik falszywie pozytywnych wyników, wskaźnik falszywie negatywnych wyników, swoistości, czołosici, koszt oraz informacje zwrotne, jakości użytkownika i inne metryki związane z problemem. Modele powinny byci ruwnierz oceniane pod kontem odpornosici, skalowalnosici i bezpieczeństwa, jeśli to ma zastosowanie.