 Comment évaluer les modèles d'apprentissage automatique ?
Les modèles d'apprentissage automatique peuvent être évalués à l'aide de mesures de performances telles que l'exactitude, la précision, le rappel et le score F1. De plus, les modèles peuvent également être évalués à l'aide des informations d'une matrice de confusion, qui fournit des informations sur les faux positifs et les faux négatifs et peut aider à identifier les types d'erreurs commises par un modèle. De plus, la visualisation des résultats dans un graphique ou un tableau peut aider à identifier des modèles et des tendances dans les données. Enfin, si le modèle est destiné à résoudre un problème ayant des implications dans le monde réel, tel qu'un diagnostic médical, il doit également être évalué par des experts humains pour confirmer que le modèle est sûr et efficace.