<prompt> Toa seti ya vigezo vya kutathmini miundo ya kujifunza ya mashine.  <response>: Miundo ya kujifunza kwa mashine inahitaji kutathminiwa ili kubaini ufanisi na usahihi wake. Vifuatavyo ni vigezo vya kawaida vinavyotumiwa wakati wa kutathmini miundo ya kujifunza kwa mashine: 1. Usahihi: Usahihi wa muundo ni kipimo cha jinsi inavyofanya kazi vizuri kwenye seti fulani ya data. Kadiri usahihi unavyoongezeka, ndivyo mtindo unavyokuwa bora zaidi katika kuainisha au kutabiri data kwa usahihi. 2. Matrix ya mkanganyiko: Matrix ya mkanganyiko ni jedwali linaloonyesha idadi ya matukio yaliyoainishwa kwa usahihi na kwa njia isiyo sahihi. Inatumika kuamua usahihi wa mfano, kukumbuka, na alama ya F1. 3. Usahihi: Usahihi ni uwiano wa matukio chanya ya kweli kwa jumla ya idadi ya matukio chanya. Usahihi wa hali ya juu unamaanisha kuwa mtindo huo ni mzuri katika kutambua kwa usahihi chanya za kweli na kuepuka chanya za uwongo. 4. Kumbuka: Kumbuka ni uwiano wa matukio chanya ya kweli kwa jumla ya idadi ya matukio ambayo yalikuwa chanya. Kukumbuka kwa juu kunamaanisha kuwa mfano huo ni mzuri katika kupata matukio yote mazuri. 5. Alama ya F1: Alama ya F1 ni maana ya usawa ya usahihi na kukumbuka. Inawakilisha usawa kati ya usahihi na kukumbuka na hutumiwa wakati zote mbili ni muhimu. 6. Mviringo wa ROC: Mviringo wa sifa ya uendeshaji wa kipokezi ROC ni kielelezo cha uwakilishi wa uhusiano kati ya kasi chanya ya kweli na kiwango chanya cha uongo. Eneo lililo chini ya mkondo wa ROC AUC hutumika kama kipimo cha uwezo wa kielelezo kutofautisha kati ya matukio chanya na hasi. 7. Hitilafu ya maana ya mraba MSE: Hitilafu ya maana ya mraba hutumiwa kupima wastani wa makosa ya mraba kati ya thamani zilizotabiriwa na thamani halisi. Ni kawaida kutumika kwa ajili ya matatizo ya regression. 8. Maana kosa kamili MAE: Hitilafu ya maana kabisa ni wastani wa tofauti kamili kati ya thamani zilizotabiriwa na halisi. Pia hutumiwa kwa kawaida kwa shida za urekebishaji. 9. Kutosheleza kupita kiasi na kutofaa zaidi: Uwekaji kupita kiasi hutokea wakati muundo ni changamano sana na kukariri data ya mafunzo, huku uduni hutokea wakati muundo ni rahisi sana na hauwezi kunasa ruwaza msingi katika data. Mtindo unapaswa kutathminiwa ili kuhakikisha kuwa haufai kupita kiasi au haufai. 10. Uthibitishaji mtambuka: Uthibitishaji mtambuka ni mbinu inayotumiwa kutathmini uwezo wa modeli wa kujumlisha data isiyoonekana. Inajumuisha kugawanya data katika mikunjo kadhaa na kufunza kielelezo kwenye safu zote isipokuwa moja, kisha kutathmini kielelezo kwenye zizi lililosalia. Hii inarudiwa kwa kila mkunjo, na utendaji wa wastani hutumika kama kipimo cha ufanisi wa modeli. Kwa ujumla, vigezo vilivyotumika 