Функции потерь и продуктовые метрики имеют разные цели и задачи, поэтому функции потерь не всегда подходят для оценки продуктовых метрик. 4

Функции потерь направлены на обучение модели и определяют способ оценки ошибки между предсказаниями модели и фактическими значениями. 2 Продуктовые метрики, например доход, можно оптимизировать косвенно с помощью машинного обучения. 4 Для оценки качества модели после обучения используют метрики, которые не влияют на процесс обучения. 2

Кроме того, функции потерь часто трудно интерпретировать напрямую, в то время как метрики обычно выбираются таким образом, чтобы быть интуитивно понятными. 2

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. 2