Kokias metrikas naudoti naujo modelio įvertinimui diegiant jį pilotų grupėje?

Atliekant naują modelį pilotų grupei, svarbu naudoti metrikas, kurios atspindi tiek modelio kokybę, tiek jo poveikį verslui ir vartotojams. Pagrindinės metrikų kategorijos:

• Modelio kokybė:

  • Klasifikacijai: tikslumas (accuracy), recall, precizumas (precision), F1-score, ROC-AUC.
  • Regresijai: vidutinė absoliuti klaida (MAE), vidutinė kvadratinė klaida (MSE), R².

• Verslo efektą rodantys metrikos:

  • Konversijos rodiklis, vartotojų išlaikymas, pajamos, įsitraukimas — priklausomai nuo užduoties.

• Stabilumo ir patikimumo metrikos:

  • Duomenų driftas, prognozių stabilumas laikui bėgant.

• Vartotojo patirties metrikos:

  • Atsako laikas, programėlės klaidos.

Dažnai pilotinėse testuose naudojamas A/B testavimas, lyginant naujo modelio metrikas su esamomis. Svarbu stebėti ne tik prognozių kokybės pagerėjimą, bet ir jo poveikį galutiniems verslo rodikliams ir vartotojo patirčiai.