L’évaluation part de la décision que le résultat doit soutenir. Provenance des données, instant de prédiction et coût des erreurs déterminent partitions et métriques avant le choix du modèle.
Examiner l’adéquation des données et leur découpage conçu pour éviter les fuites, puis le changement de distribution. La calibration relie probabilités, seuils et abstention. Rejeu des tâches locales et évaluation recherche/génération appliquent ces idées aux systèmes ; la note sur les preuves précise la portée des comparaisons.
Une carte reliant les processus générateurs de données et la provenance aux découpages résistants aux fuites, à l'évaluation sous décalage de distribution et aux sources publiques de référence.
Bloquer les fuites de cible, de groupe, temporelles et de prétraitement en définissant l'instant de prédiction, les entités et des pipelines réservés à l'entraînement.
Partir de la distribution de déploiement, des splits, des métriques, des seuils et de l’incertitude plutôt que de traiter un score de test comme une capacité universelle.
Spécifications, discours fournisseur, benchmarks, observations et recommandations ne prouvent pas la même chose ; une note doit dire ce que chaque source soutient réellement.
Séparer entraînement, sélection, calibration et test final. Accompagner les scores de leur population et conditions d’utilisation, et conserver les échecs qui modifieraient la décision de déploiement.
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