Oferiți un set
Modelele de învățare automată trebuie evaluate pentru a determina eficacitatea și precizia acestora. Următoarele sunt criterii comune utilizate la evaluarea modelelor de învățare automată:

1. Precizie: Precizia modelului este o măsură a cât de bine funcționează pe un set dat de date. Cu cât este mai mare precizia, cu atât modelul este mai bun la clasificarea corectă sau prezicerea datelor.

2. Matricea de confuzie: o matrice de confuzie este un tabel
Mai jos este o instrucțiune care descrie o sarcină. Scrieți un răspuns care completează în mod corespunzător cererea.

### Instrucțiune:
Oferiți un set de criterii pentru evaluarea modelelor de învățare automată.

### Răspuns:
Modelele de învățare automată trebuie evaluate pentru a determina eficacitatea și precizia acestora. Următoarele sunt criterii comune utilizate la evaluarea modelelor de învățare automată:

1. Precizie: Precizia modelului este o măsură a cât de bine funcționează pe un