human
Proporcione un conjunto de criterios para evaluar modelos de aprendizaje automático.
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Existen varios criterios que se pueden utilizar para evaluar modelos de aprendizaje automático. Ejemplos incluyen precisión, exhaustividad, sensibilidad, especificidad, tasa de falsos positivos, tasa de falsos negativos, puntuación F1, AUC, costo, así como retroalimentación, cualidades centradas en el usuario y otras métricas relacionadas con el problema. Los modelos también deben ser evaluados en cuanto a su robustez, escalabilidad y seguridad, según corresponda.