Quali sono i criteri per valutare un modello di apprendimento automatico?
I criteri per valutare un modello di apprendimento automatico includono l'accuratezza, la precisione, il richiamo, il punteggio F1 e altre metriche come l'area sotto la curva (AUC) e gli intervalli di confidenza. Inoltre, altri elementi come la complessità del modello, le prestazioni di runtime e l'utilizzo delle risorse possono anche essere presi in considerazione.