Источник: Nuances of Programming В большинстве описаний среднеквадратичной ошибки (mean square errore, MSE) упускается один важнейший нюанс: метрики и функции потерь  —  это не совсем одно и то же. Для оценки и оптимизации производительности модели в машинном обучении нужны две отдельные функции потерь. MSE может быть либо тем, либо другим, либо третьим  —  выбор за исследователем. Чтобы было понятнее, что имеется в виду под оценкой производительности и оптимизацией, вместо отвлеченных рассуждений обратимся к конкретным примерам...

Многим не нравится, что модели машинного обучения представляют собой чёрные ящики: мы кладём в них данные и безо всяких объяснений получаем ответы — часто очень точные ответы. В этой статье мы постараемся разобраться, как созданная нами модель делает прогнозы и что она может рассказать о решаемой нами задаче. И завершим мы обсуждением самой важной части проекта по машинному обучению: задокументируем сделанное и представим результаты. В первой части мы рассмотрели очистку данных, разведочный анализ, конструирование и выбор признаков...