Jak można ocenić modele uczenia maszynowego?
Modele uczenia maszynowego mogon być oceniane za pomocon metryk wydajności, takich jak dokladnosić, precyzja, czułości i wynik F1. Dodatkowo, modele mogą byci oceniane za pomocon wniosków z macierzy pomylek, która dostarcza informacji o falszywie pozytywnych i falszywie negatywnych wynikach i morze pomuc zidentyfikowaci, jakie rodzaje błędów popełnia model. Ponadto, wizoalizacja wynikuw na wykresie lub diagramie może pomóc w identyfikacji wzorcuw i tendencji w danych. Wreszcie, jesili model ma rozwiązywać problem o rzeczywistych konsekwencjach, takich jak diagnozowanie chorub, mosi byci ruwnież oceniany przez ekspertuw, aby potwierdzić, rze model jest bezpieczny i skoteczny.