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...

Оценка качества работы модели является неотъемлемым этапом ее разработки. Инструменты, повышающие удобство восприятия основных метрик, в частности посредством графического оформления и визуализации сильно упрощают решение данной задачи...