Un buon metodo per valutare le prestazioni di un modello di machine learning consiste nell'utilizzare un set di dati di test che non è stato utilizzato durante il processo di addestramento. Il set di dati di test dovrebbe contenere un campione rappresentativo di dati e i risultati del modello dovrebbero essere confrontati con i risultati attesi. Questo confronto può quindi essere utilizzato per valutare l'accuratezza e l'affidabilità del modello. Inoltre, il modello può essere testato su diversi set di dati per valutarne la generalizzabilità e la solidità.
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