I modelli di machine learning possono essere valutati utilizzando metriche prestazionali come accuratezza, precisione, richiamo e punteggio F1. Inoltre, i modelli possono anche essere valutati utilizzando gli approfondimenti di una matrice di confusione, che fornisce informazioni sui falsi positivi e falsi negativi e può aiutare a identificare quali tipi di errori sta facendo un modello. Inoltre, la visualizzazione dei risultati in un grafico può aiutare a identificare modelli e tendenze nei dati. Infine, se il modello è destinato a risolvere un problema con implicazioni nel mondo reale, come la diagnosi medica, deve anche essere valutato da esperti umani per confermare che il modello è sicuro ed efficace.
Come si possono valutare i modelli di machine learning?