Какие метрики вы использовали для оценки качества системы и как получили улучшение на 40%?

Для оценки качества системы машинного обучения обычно используют метрики, релевантные задаче:

• Для классификации: accuracy, precision, recall, F1-score, ROC-AUC.
• Для регрессии: MSE, RMSE, MAE, R².
• Для рекомендательных систем: precision@k, recall@k, MAP.

Чтобы получить улучшение на 40%, можно:

• Оптимизировать архитектуру модели (например, добавить слои, изменить гиперпараметры).
• Использовать более качественные или увеличенные данные для обучения.
• Применять методы регуляризации и нормализации.
• Использовать ансамбли моделей.
• Улучшить предобработку данных.

Например, если изначально accuracy была 70%, а после оптимизаций стала 98%, это улучшение примерно на 40% относительно первоначального результата (в относительном выражении). Важно четко определить базовую метрику и способ измерения улучшения.