В машинном обучении необходимо измерять качество модели на тестовом наборе данных. Это может быть сделано с помощью различных метрик, таких как R-Sq, MSE (средним квадратическим отклонением), ACC и AUC. Кроме того, есть такие метрики, как F1-score, которые могут быть использованы в определенных задачах машинного обучения, например в задачи классификации.
Для задач классификации (определения категории объекта по его признакам) часто используются такие метрики, как точность (доля правильно классифицированных объектов), полнота (доля объектов одного класса, которые были правильно классифицированы), точность (доля объектов одного класса среди всех объектов, которые были отнесены к этому классу) и F-мера (среднее гармоническое точности и полноты).

Для задач регрессии (предсказания числового значения по набору признаков) часто используются такие метрики, как средняя абсолютная ошибка (среднее значение модуля разности между предсказанным и истинным значением), среднеквадратичная ошибка (среднее значение квадрата разности между предсказанным и истинным значением) и коэффициент детерминации (доля объясненной вариации в данных).

Для задач кластеризации (разбиения множества объектов на группы по их сходству) часто используются такие метрики, как индекс Дэвиса-Болдина (отношение среднего расстояния между объектами одного кластера к среднему расстоянию между центрами кластеров), коэффициент силуэта (мера того, насколько хорошо объект отнесен к своему кластеру по сравнению с другими кластерами) и индекс Рэнда (мера того, насколько хорошо разбиение на кластеры соответствует заранее известной разметке).

Это лишь некоторые примеры метрик, которые можно использовать для оценки качества работы алгоритмов машинного обучения. В зависимости от конкретной задачи и данных можно выбирать другие метрики или комбинировать несколько метрик для получения более полной картины.
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence