Jaké jsou kritéria pro hodnocení modelu strojového učení?
Kritéria pro hodnocení modelu strojového učení zahrnují přesnost, přesnost, zpětné volání, F1 skóre a další metriky, jako je plocha pod křivkou (AUC) a intervaly spolehlivosti. Kromě toho mohou být zohledněny i další prvky, jako je složitost modelu, výkonnost za běhu a využití zdrojů.