L'accuratezza di un modello di machine learning può essere verificata suddividendo i dati in un set di addestramento e un set di test e quindi valutando le prestazioni del modello sul set di test. Questo può essere fatto confrontando i valori previsti con i valori effettivi nel set di test. Altre metriche come precisione, richiamo e punteggio F1 possono essere utilizzate anche per valutare le prestazioni del modello.
Come si controlla l'accuratezza di un modello di machine learning?