О метриках можно услышать не только в мире машинного обучения. Они позволяют численно или в виде графиков отобразить качество работы той или иной системы. Например, вы подняли веб-сервер, и вам скорее всего будет интересно знать, сколько запросов обрабатывает ваш сервер в течение некоторого отрезка времени, чтобы понимать далека ли нагрузка от предельной, при которой ваш сервер упадет. В машинном обучении метрики возникают в тот момент, когда вы думаете о том, как вы будете отвечать перед начальством на вопрос: “Насколько качественно работает моя новенькая модель?”...

Оценка качества моделей машинного обучения является важным этапом в разработке и выборе наилучшей модели для решения конкретной задачи. В данной статье мы рассмотрим методы оценки качества моделей и критерии выбора наилучшей модели. Оценка качества моделей 1. Метрики качества Метрики качества представляют собой числовые показатели, которые измеряют, насколько хорошо модель выполняет задачу. Выбор метрики зависит от типа задачи: 2. Кросс-валидация Кросс-валидация - это метод оценки производительности модели, который помогает учесть вариабельность в данных и предотвратить переобучение...