1. 정량적 평가: 모델의 정확도를 측정하기 위해 테스트 데이터셋을 사용하여 정확성, 정밀도, 재현율 등의 지표를 계산합니다. 이를 위해 iOS의 Core ML 프레임워크를 사용하여 모델을 실행하고 예측 결과를 분석합니다.

2. 시각적 평가: 모델의 출력 결과를 시각적으로 검토하여 예상과 일치하는지 확인합니다. 예를 들어, 모델이 분류하는 이미지를 시각적으로 표시하여 실제 레이블과 비교합니다.

3. 시스템 통합 테스트: Core ML 모델을 iOS 애플리케이션에 통합하고, 사용자 경험과의 상호작용을 테스트하여 실제 환경에서의 성능을 평가합니다.

4. 성능 최적화: 모델의 추론 시간을 측정하고, 성능을 개선하기 위해 모델 크기를 줄이거나 최적화된 하드웨어 가속을 활용합니다.

모델의 성능을 평가하고 향상시키기 위해 다양한 방법을 사용하는 것이 중요합니다.