Modellvalidáció
A modellvalidáció a gépi tanulás és adatelemzés egyik fontos lépése, amelynek célja a fejlesztett modellek teljesítményének értékelése és ellenőrzése. A modellvalidáció során a fejlesztett modelleket tesztadatokon vagy keresztvalidációval ellenőrizzük, hogy megbizonyosodjunk arról, hogy a modellek jól teljesítenek és általánosíthatóak.
A modellvalidáció során különböző metrikákat és technikákat alkalmazunk a modellek teljesítményének mérésére és értékelésére. Ezek közé tartoznak például a pontosság, a f-measure, az ROC görbe, a konfúziós mátrix és a log-loss. Ezek a metrikák segítenek megérteni, hogy a modellünk mennyire jól teljesít a különböző osztályok vagy értékek előrejelzésében.