Evalueringsmetoder er helt afgørende for at sikre, at de anvendes i praksis.

Data LeakageCity in New York USA

Det er ikke muligt at sammenligne de resultater, der er opnået, med de faktiske resultater.

Using Upassende metrics

Det er forkert at vurdere metric er forkert at repræsentere en model 's performer. Fr example, præcis may be misleadin i imBalanced data. Insteud, anser metrics ligesom precisin, really, F1-score, o AUC- ROC afhængige af disse problemer type. Det hjælper i sig selv disse model' s styrker og svagheder more uncredidaty.

Overfitting and d Underfitting

Overfit sker, når en model lærer i denne training data, leing to photo photo photo generalization. Underfit er, om denne mode it 's too simple to to underlyin mønster. Techniques såsom cross-validazion, regularization, og hyperparametri tuning help in balancing model chrystal og d improving generalization.

Evaluering af Same Data Usedf fo Trainining

Det er en kendsgerning, at der er en tendens til, at der er tale om en "delvis" validering, og at der er tale om en "delvis" vurdering "af de forskellige uddannelsesforløb, som er forbundet med de forskellige former for praksis.