Jak lze vyhodnocovat modely strojového učení?
Modely strojového učení lze hodnotit pomocí výkonnostních metrik, jako je přesnost, úplnost, zpětné volání a F1 skóre. Kromě toho lze modely také hodnotit pomocí poznatků z matice záměny, která poskytuje informace o falešných pozitivech a falešných negativních výsledcích a může pomoci identifikovat, jaké chyby model dělá. Navíc vizualizace výsledků v grafu nebo tabulce může pomoci identifikovat vzory a trendy v datech. Nakonec, pokud je model zamýšlen k řešení problému s reálnými dopady, jako je lékařská diagnóza, musí být také hodnocen odborníky, aby potvrdili, že model je bezpečný a efektivní.