मशीन लर्निंग मॉडल के मूल्यांकन के लिए मापदंड का एक सेट प्रदान करें।
1. टेस्ट सेट लॉस - ट्रेनिंग सेट और टेस्ट सेट में लॉस की प्रतिशत अंतर से मॉडल की प्रभावकारीता मापी जा सकती है।

2. टेस्ट सेट प्रभावकारीता - टेस्ट सेट की विशिष्टता की मापदंड है जो मॉडल को योग्यतापूर्वक संचालित होने के लिए आवश्यक होती है।

3. जीवंत मूल्यांकन (Real-time Evaluation) - जब मॉडलों को लाइव डेटा के साथ इनपुट दिया जाता है, तो यह उत्पादन मूल्यांकन के लिए उपयोगी होता है।

4. चर मात्रा - एक अनुमानात्मक आकलन होता है जो मॉडल की ताकत को मापता है।

5. संभव त्रुटि का अनुमान - मॉडल ट्रेनिंग के दौरान विविध प्रकार की त्रुटियों का अनुमान लगाने से, यह मापदंड लगाया जाता है।

6. समय और संसाधन की मदद - मॉडल बनाने के लिए आवश्यक समय और संसाधनों को मापा जाता है ताकि मॉडल का पूरा कारौत लाभ उठाया जा सके।

7. अनुप्रयोग में दक्षता और क्षमता - मूल्यांकन अनुप्रयोगों के लिए कौशल समर्थता एवं क्षमता को मापने के लिए इस मापदंड का उपयोग किया जाता है। 

8. समर्थक विधियों की विविधता मापदंड - मॉडल की सुविधा के निर्माण एवं बहुविधता के अनुप्रयोगों की विशिष्टता के आधार पर मापदंड तैयार किए जाते हैं।

9. निरंतरता - मॉडल को निश्चित समय अवधि के दौरान चलाने की योग्यता को मापने के लिए तैयार किये जाते हैं।

10. मूल्यांकन दृढ़ता - मापदंडों के संदर्भ में एक मॉडल की सक्षमता को स्थिर करना महत्वपूर्ण होता है। इसलिए इस मापदंड का उपयोग इस बात की जाँच करने के लिए किया जाता है कि मॉडल कैसे निपटता है जब यह अनुभव करता है जैसे कि अनंत समय अवधि, बढ़ती मात्रा एवं सहजता आदि।