 โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงจะประเมินได้อย่างไร
โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงสามารถประเมินได้โดยใช้เมตริกประสิทธิภาพ เช่น ความแม่นยำ ความแม่นยำ การเรียกคืน และคะแนน F1 นอกจากนี้ แบบจำลองยังสามารถประเมินได้โดยใช้ข้อมูลเชิงลึกจากเมทริกซ์ความสับสน ซึ่งให้ข้อมูลเกี่ยวกับผลบวกลวงและผลลบเท็จ และสามารถช่วยระบุว่าข้อผิดพลาดประเภทใดที่แบบจำลองกำลังทำอยู่ นอกจากนี้ การแสดงภาพผลลัพธ์ในกราฟหรือแผนภูมิสามารถช่วยระบุรูปแบบและแนวโน้มในข้อมูลได้ สุดท้าย หากแบบจำลองมีวัตถุประสงค์เพื่อแก้ปัญหาโดยนัยในโลกแห่งความเป็นจริง เช่น การวินิจฉัยทางการแพทย์ จะต้องได้รับการประเมินโดยผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์เพื่อยืนยันว่าแบบจำลองนั้นปลอดภัยและมีประสิทธิภาพ