การประเมินแบบจำลองเป็นกระบวนการสำคัญในการประเมินคุณภาพของแบบจำลองเชิงคาดการณ์ สิ่งสำคัญในการเรียนรู้ของเครื่องเนื่องจากสามารถช่วยระบุได้ว่าโมเดลบางรุ่นใช้งานได้หรือไม่ หรือสามารถพัฒนาโมเดลที่ดีกว่าได้หรือไม่ การประเมินแบบจำลองยังสามารถใช้เพื่อเปรียบเทียบแบบจำลองต่างๆ และระบุว่าแบบจำลองใดเหมาะสมที่สุดสำหรับงานทำนายที่กำหนด
การประเมินแบบจำลองเกี่ยวข้องกับการทดสอบแบบจำลองตามเกณฑ์ที่กำหนด เช่น ความแม่นยำ ความแม่นยำ การเรียกคืน และตัวชี้วัดอื่นๆ การทดสอบนี้ดำเนินการโดยใช้ข้อมูลในอดีต ความแม่นยำของแบบจำลองการคาดการณ์คือการวัดว่าแบบจำลองคาดการณ์ค่าในอนาคตตามการคาดการณ์ในอดีตได้ดีเพียงใด ความแม่นยำจะวัดจำนวนการคาดการณ์ที่แม่นยำของแบบจำลอง Recall จะวัดจำนวนผลลัพธ์ที่ถูกต้องที่แบบจำลองสร้างขึ้น สามารถใช้เมตริกอื่นๆ เช่น เมตริก AUC ได้เช่นกัน
เมื่อแบบจำลองได้รับการทดสอบแล้ว ผลลัพธ์สามารถแจ้งการพัฒนาเพิ่มเติมของแบบจำลองได้ การประเมินแบบจำลองช่วยให้มองเห็นจุดแข็งและจุดอ่อนของแบบจำลอง และช่วยในการตัดสินใจปรับปรุงหรือเปลี่ยนแบบจำลอง
การประเมินแบบจำลองเป็นส่วนสำคัญของกระบวนการเรียนรู้ของเครื่อง หากไม่มีสิ่งนี้ โมเดลอาจทำงานได้ไม่ดีเท่าที่คาดหวัง ส่งผลให้เกิดผลลัพธ์ที่ไม่คาดคิด การประเมินแบบจำลองเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อให้แน่ใจว่าแบบจำลองนั้นให้การคาดการณ์ที่แม่นยำและเชื่อถือได้
