Метрики в машинном обучении используются для оценки производительности модели после обучения. 3 Они предоставляют количественные данные о том, насколько хорошо модель работает по сравнению с реальными или контрольными данными. 3

Некоторые цели использования метрик:

• Понимание, насколько хорошо модель справляется с задачей, для которой была обучена. 5
• Оценка того, насколько хорошо модель работает на новых, неизвестных данных. 3
• Сравнение различных моделей машинного обучения. 3
• Помощь в оптимизации модели под конкретные цели. 3 Понимание и правильный выбор метрик позволяет более точно настроить модель под специфические цели и задачи. 3

Выбор метрик зависит от конкретной задачи и целей машинного обучения. 5 Комбинированное использование нескольких метрик может обеспечить более полное понимание производительности модели, что важно для её оптимизации и дальнейшего улучшения. 1