Poskytněte soubor kritérií pro hodnocení modelů strojového učení.
Existuje několik kritérií, která lze použít k hodnocení modelů strojového učení. Příklady zahrnují přesnost, precision, recall, auc, f1 skóre, míru falešně pozitivních, míru falešně negativních, specificitu, senzitivitu, náklady a také zpětnou vazbu, uživatelské kvality a další metriky související s problémem. Modely by měly být také hodnoceny z hlediska robustnosti, škálovatelnosti a bezpečnosti, pokud je to vhodné.