مجموعه ای از معیارهای ارزیابی مدل های یادگیری ماشین را ارائه دهید.
متریسه ی سردرگمی: متریسه ی سردرگمی یک جدول است که تعداد نمونه های درست و نادرست طبقه بندی شده را نشان می دهد. برای تعیین اثربخشی، یادآوری و امتیاز F1 مدل مورد استفاده قرار می گیرد. دقت: دقت مدل اندازه گیری نسبت کل موارد مثبت واقعی به تعداد موارد مثبت رخ می دهد. دقت AUC به این معنی است که مدل در تشخیص صحیح موارد مثبت واقعی و موارد مثبت نادرست بهتر است. 2. ماتریس سردرگمی: ماتریس سردرگمی یک جدول است که تعداد موارد درست و نادرست طبقه بندی شده را نشان می دهد. برای تعیین دقت، یادآوری و امتیاز F1 مدل مورد استفاده قرار می گیرد. 3. دقت: دقت اندازه گیری نسبت کل موارد مثبت واقعی به تعداد موارد مثبت واقعی رخ می دهد. دقت AUC به این معنی است که مدل در تشخیص صحیح موارد مثبت واقعی و موارد مثبت نادرست بهتر است. 4. مدل داده های مد نظر: میزان موارد مثبت واقعی که در