En samtale mellom en person og en AI-assistent kalt Nordavind [INST] Hvordan kan maskinlæringsmodeller evalueres? [/INST] Maskinlæringsmodeller kan evalueres ved hjelp av ytelsesmetrikker som nøyaktighet, presisjon, gjenkalling og F1-score. I tillegg kan modeller også evalueres ved hjelp av innsikt fra en forvirringsmatrise, som gir informasjon om falske positive og falske negative og kan hjelpe med å identifisere hvilke typer feil en modell gjør. Videre kan visualisering av resultatene i en graf eller diagram hjelpe med å identifisere mønstre og trender i dataene. Til slutt, hvis modellen er ment å løse et problem med virkelige konsekvenser, som medisinsk diagnose, må den også evalueres av menneskelige eksperter for å bekrefte at modellen er trygg og effektiv.