Modellutvärdering är en viktig process inom maskininlärning som handlar om att bedöma prestandan hos en tränad modell. Det finns olika metoder för modellutvärdering, inklusive att mäta noggrannhet, precision, recall och F1-score.
Korsvalidering är en vanlig metod för modellutvärdering där data delas upp i tränings- och testuppsättningar för att bedöma modellens prestanda på nya data.
En annan metod är att använda en valideringsuppsättning som liknar testuppsättningen men som inte används i träningsprocessen.