Pesá likanisi ya lolenge malamu mpo na kotalela ndenge oyo modèle ya apprentissage automatique esalaka.
Ezali na ba méthodes ebele pona kotala performance ya modèle ya apprentissage machine, kasi ndenge moko oyo esalelamaka mingi ezali na nzela ya usage ya matrice ya confusion pe ba metrics ya évaluation oyo ezo sangana na yango. Matrice ya confusion ekokanisi ba prédictions ya modèle na ba valeurs ya solo, oyo esali que tableau oyo elakisaka ba comptes ya ba Vrais Positifs (TP), ba Faux Positifs (FP), ba Vrai Négatifs (TN), pe ba Faux Négatifs (FN). Na sima ba valeurs oyo ekoki kosalelama pona kosala calcul ya ba metrics ya évaluation lokola précision, précision, rappel, pe score ya F1. - Bosembo ezali proportion ya ba prédictions correctes kati ya ba prédictions nionso, pe e calculer lokola (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN). - Précision emekaka proportion ya ba prédictions positives oyo ezali correcte, pe e calculer lokola TP / (TP + FP). - Rappel emekaka proportion ya ba positifs ya solo oyo ezuami malamu, pe ezuami lokola TP / (TP + FN). - Point F1 ezali moyenne harmonique ya précision na rappel, pe e calculer lokola 2 * (précision * rappel) / (précision + rappel). Ba metrics oyo epesaka bososoli malamu ya bosali ya modèle pe ekoki kosalelama pona koyeba bisika oyo esengeli kobongisa. En plus, ezali important kosala cross-validation na ba splits multiples ya ensemble ya ba données, lokola yango esalisaka pona ko assurer que évaluation ezala sans bias pe elakisaka vraie performance ya modèle.