פֿאָרשלאָגן אַ גוט אופֿן פֿאַר יוואַליוייטינג די פאָרשטעלונג פון אַ מאַשין לערנען מאָדעל.
עס זענען עטלעכע מעטהאָדס פֿאַר יוואַליוייטינג די פאָרשטעלונג פון אַ מאַשין לערנען מאָדעל, אָבער איינער וויידלי געוויינט צוגאַנג איז דורך די נוצן פון אַ צעמישונג מאַטריץ און פֿאַרבונדן עוואַלואַטיאָן מעטריקס. א צעמישונג מאַטריץ קאַמפּערז די פֿאָרויסזאָגן פון די מאָדעל מיט די פאַקטיש וואַלועס, ריזאַלטינג אין אַ טיש וואָס דיספּלייז קאַונץ פון אמת פּאָסיטיווז (טפּ), פאַלש פּאָסיטיווז (פפּ), אמת נעגאַטיוועס (טן), און פאַלש נעגאַטיוועס (פן). די וואַלועס קענען זיין גענוצט צו רעכענען עוואַלואַטיאָן מעטריקס אַזאַ ווי אַקיעראַסי, פּינטלעכקייַט, צוריקרופן און F1 כעזשבן. - אַקיעראַסי איז די פּראָפּאָרציע פון ריכטיק פֿאָרויסזאָגן צווישן אַלע פֿאָרויסזאָגן, און איז קאַלקיאַלייטיד ווי (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN). - פּרעסיסיאָן מיטלען די פּראָפּאָרציע פון positive פֿאָרויסזאָגן וואָס זענען ריכטיק, און איז קאַלקיאַלייטיד ווי טפּ / (טפּ + פפּ). - צוריקרופן מיטלען די פּראָפּאָרציע פון פאַקטיש פּאַזאַטיווז וואָס זענען ריכטיק יידענאַפייד, און איז קאַלקיאַלייטיד ווי TP / (TP + FN). - F1 כעזשבן איז די האַרמאָניק מיטל פון פּינטלעכקייַט און צוריקרופן, און איז קאַלקיאַלייטיד ווי 2 * (פּינטלעכקייַט * צוריקרופן) / (פּינטלעכקייַט + צוריקרופן). די מעטריקס צושטעלן אַ גוטן פארשטאנד פון די פאָרשטעלונג פון די מאָדעל און קענען זיין גענוצט צו ידענטיפיצירן געביטן ווו פֿאַרבעסערונג איז דארף. דערצו, עס איז וויכטיק צו דורכפירן קרייַז-וואַלאַדיישאַן מיט קייפל ספּליץ פון די דאַטאַסעט, ווייַל דאָס העלפּס צו ענשור אַז די אפשאצונג איז אַנבייאַסט און ריפלעקס די פאַקטיש פאָרשטעלונג פון די מאָדעל.