Источник: Nuances of Programming Важным шагом в разработке моделей машинного обучения является оценка их эффективности. Выбор метрик для этих целей обычно зависит от типа проблемы, которую решает МО. Однако простое рассмотрение одного или двух чисел в отдельности не всегда позволяет принять правильное решение при подборе модели. Например, одна метрика ошибок не даст никакой информации о распределении ошибок. Она также не позволит ответить на вопрос, ошибается ли модель по-крупному небольшое количество раз или же она допускает множество более мелких ошибок...

Вступление Пошаговое руководство по началу работы с Seaborn! Если matplotlib «пытается сделать простые вещи легкими, а сложные - возможными», то seaborn также пытается упростить четко определенный набор сложных вещей...