Esistono diversi criteri che possono essere utilizzati per valutare i modelli di machine learning. Gli esempi includono accuratezza, precisione, richiamo, auc, punteggio f1, tasso di falsi positivi, tasso di falsi negativi, specificità, sensibilità, costo e feedback, qualità incentrate sull'utente e altre metriche relative al problema. I modelli dovrebbero anche essere valutati per robustezza, scalabilità e sicurezza, a seconda dei casi.
Fornire una serie di criteri per la valutazione dei modelli di machine learning.