 Fournir un ensemble de critères pour évaluer les modèles d'apprentissage automatique.
 Plusieurs critères peuvent être utilisés pour évaluer les modèles d'apprentissage automatique. Les exemples incluent l'exactitude, la précision, le rappel, l'auc, le score f1, le taux de faux positifs, le taux de faux négatifs, la spécificité, la sensibilité, le coût ainsi que les commentaires, les qualités centrées sur l'utilisateur et d'autres mesures liées au problème. Les modèles doivent également être évalués pour leur robustesse, leur évolutivité et leur sécurité, le cas échéant.