<prompt> Je, ni vigezo gani vya kutathmini modeli ya kujifunza kwa mashine?  <response>: Kutathmini muundo wa mashine ya kujifunza hujumuisha kutathmini jinsi inavyofanya kazi vizuri kulingana na usahihi, usahihi, kukumbuka na vipimo vingine muhimu. Vigezo mahususi vinavyotumika vinaweza kutofautiana kulingana na aina ya tatizo linaloshughulikiwa na aina ya modeli inayotumika. Hapa kuna baadhi ya vigezo vya kawaida vya kutathmini muundo wa kujifunza kwa mashine: 1. Usahihi: Hii hupima asilimia ya ubashiri sahihi uliofanywa na muundo. 2. Usahihi: Hii hupima uwiano wa ubashiri chanya ambao kwa hakika ni chanya. 3. Kumbuka: Hii hupima uwiano wa matukio chanya ambayo yametambuliwa kwa usahihi na modeli. 4. Alama ya F1: Hii ndiyo maana ya usawa ya usahihi na kukumbuka, ikitoa alama moja inayosawazisha vipimo vyote viwili. 5. Eneo lililo chini ya Mkondo wa Tabia ya Uendeshaji wa Mpokeaji ROC: Hii ni muhtasari wa ubadilishanaji kati ya kiwango chanya cha kweli na kiwango cha chanya cha uongo cha kiainishaji kwani kiwango cha juu kinatofautiana. 6. Maana ya Hitilafu Kabisa MAE: Hii hupima ukubwa wa wastani wa makosa katika seti ya utabiri, bila kuzingatia mwelekeo wao. 7. Hitilafu ya Maana ya Mraba MSE: Hii hupima tofauti ya wastani ya mraba kati ya thamani zilizotabiriwa na halisi, na kuweka uzito zaidi kwenye makosa makubwa. 8. Matrix ya Kuchanganyikiwa: Hili ni jedwali linaloonyesha idadi ya utabiri sahihi na usio sahihi kwa kila darasa, ikiruhusu uchanganuzi wa kina zaidi wa utendaji wa modeli. Hivi ni baadhi tu ya vigezo unavyoweza kutumia kutathmini muundo wa kujifunza kwa mashine. Ni muhimu kuchagua vipimo vinavyofaa kwa tatizo lako mahususi na kutumia mbinu mbalimbali za tathmini ili kupata picha kamili ya utendakazi wa modeli. 