Ecco un elenco di domande che possono essere utilizzate per valutare un modello di machine learning: - Quanto è accurato il modello nella previsione dei risultati? - Il modello si generalizza bene a nuove situazioni? - Cattura le tendenze sottostanti nei dati? - Si tratta di overfitting o underfitting dei dati? - Forma cluster interpretabili? - È scalabile per set di dati di grandi dimensioni? - Il modello è robusto rispetto ai nuovi dati? - C'è qualche pregiudizio nel modello? - Il modello impara dagli errori? - Il modello è adatto al compito da svolgere? - Utilizza i dati forniti in modo efficiente? - Qual è la complessità delle sue caratteristiche? - Quanto è facile implementare e distribuire il modello in produzione? - Quali risorse (tempo o denaro) sono necessarie per mantenere il modello? - Il modello è facilmente interpretabile? - Il modello è interpretabile rispetto ad altri modelli? - Quanto è bravo il modello a gestire dati rumorosi? - Quanto velocemente il modello può fare una previsione? - Il modello fa ipotesi valide? - Il modello fornisce spunti utili? - I risultati del modello sono affidabili? - Come si confronta il modello con altri modelli nello stesso dominio?
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