 Générez une liste de questions pouvant être utilisées pour évaluer un modèle d'apprentissage automatique.
Voici une liste de questions qui peuvent être utilisées pour évaluer un modèle de machine learning : \n- Quelle est la précision du modèle dans la prédiction des résultats ? \n- Le modèle se généralise-t-il bien à de nouvelles situations ? \n- Capture-t-il les tendances sous-jacentes des données ? \n- Sur-ajuste-t-il ou sous-ajuste-t-il les données ?\n- Forme-t-il des clusters interprétables ? \n- Est-il adapté aux grands ensembles de données ? \n- Le modèle est-il robuste aux nouvelles données ? \n- Le modèle comporte-t-il des biais ?\n- Le modèle tire-t-il des leçons de ses erreurs ? \n- Le modèle est-il adapté à la tâche à accomplir ? \n- Utilise-t-il efficacement les données fournies ? \n- Quelle est la complexité de ses fonctionnalités ? \n- Est-il facile d'implémenter et de déployer le modèle en production ? \n- Quelles ressources (temps ou argent) sont nécessaires pour maintenir le modèle ? \n- Le modèle est-il facilement interprétable ? \n- Le modèle est-il interprétable par rapport à d'autres modèles ? \n- Dans quelle mesure le modèle gère-t-il les données bruyantes ? \n- À quelle vitesse le modèle peut-il faire une prédiction ? \n- Le modèle fait-il des hypothèses valides ? \n- Le modèle fournit-il des informations utiles ? \n- Les résultats du modèle sont-ils fiables ? \n- Comment le modèle se compare-t-il aux autres modèles du même domaine ?