注重评估准确性、完整性、一致性、可信度、实用性、可解释性的质量和效果。
注重评估什么的质量和效果，一般来说有准确性、完整性、一致性、可信度、实用性、可解释性的质量和效果这6个方面，详细解释如下：
1、准确性：衡量结果或表现与实际情况的一致性。准确性是评估质量的核心。对于信息提供者来说，提供正确、可靠的信息是很重要的。对于机器学习模型或算法来说，准确性指的是输出结果与期望结果的匹配程度。
2、完整性：判断信息或结果是否具有足够的完整性和全面性。完整性涉及到是否包含了所有必要的信息或因素，以及是否考虑了所有相关的方面。
3、一致性：检查结果或表现在不同情境下是否保持一致。一致性是指对于相同的输入或条件，结果始终相同或相似。
4、可信度：评估信息或结果的可信程度。可信度涉及到信息来源的可靠性、数据的准确性和可靠性，以及评估方法的有效性和可靠性。
5、实用性：评估结果或表现的实用性和适用性。实用性是指结果是否能够满足实际需求，并且具有实际应用的价值。
6、可解释性：对于机器学习模型或算法来说，可解释性是指其输出结果能够被清晰、透明地解释和理解。这对于用户和决策者来说是重要的，因为他们需要理解模型如何得出结果以及结果背后的推理过程。
质量和效果之间的可靠性和可信度的关系
1、可信度对于质量和效果来说是基础。可信度指的是结果或信息的可信程度，即它们是否可靠、准确和可信。在评估质量和效果时，如果结果或信息本身不可信，那么评估得出的质量和效果就没有实际意义。
2、可靠性是确保质量和效果的一种属性。可靠性指的是结果或表现在不同情况下的一致性和稳定性。当质量和效果具有高度的可靠性时，它们在相同的条件下会保持一致，并且不会受到随机性或变化的影响。
3、可信度和可靠性相互支持。可信度和可靠性是相互依存的概念。如果结果或信息具有较高的可信度，那么我们更有理由相信其可靠性。而当结果或信息具有高度的可靠性时，我们也更有理由相信它们的可信度。