Fornire un insieme di criteri per valutare i modelli di apprendimento automatico.
Ci sono diversi criteri che possono essere utilizzati per valutare i modelli di apprendimento automatico. Gli esempi includono l'accuratezza, la precisione, il richiamo, l'auc, il punteggio f1, il tasso di falsi positivi, il tasso di falsi negativi, la specificità, la sensibilità, il costo, nonché il feedback, le qualità centrate sull'utente e altre metriche relative al problema. I modelli dovrebbero anche essere valutati per la robustezza, la scalabilità e la sicurezza, se applicabili.