Для оценки эффективности модели машинного обучения используются различные метрики, такие как точность, полнота, F-мера, площадь под ROC-кривой и среднеквадратичная ошибка. Выбор метрики зависит от типа задачи (классификация, регрессия и т. д.) и особенностей данных. Также рекомендуется использовать кросс-валидацию для надежной оценки производительности модели на разных подмножествах данных.