Почему функции потерь не подходят для оценки продуктовых метрик?

Функции потерь и продуктовые метрики имеют разные цели и задачи, поэтому функции потерь не всегда подходят для оценки продуктовых метрик. otus.ru

Функции потерь направлены на обучение модели и определяют способ оценки ошибки между предсказаниями модели и фактическими значениями. yourtodo.life Продуктовые метрики, например доход, можно оптимизировать косвенно с помощью машинного обучения. otus.ru Для оценки качества модели после обучения используют метрики, которые не влияют на процесс обучения. yourtodo.life

Кроме того, функции потерь часто трудно интерпретировать напрямую, в то время как метрики обычно выбираются таким образом, чтобы быть интуитивно понятными. yourtodo.life

Таким образом, для разных задач и целей в машинном обучении необходимы различные подходы, и выбор функции потерь и метрик должен соответствовать целям проекта и специфике данных. yourtodo.life