Kuras metriku jālieto, novērtējot jaunu modeli, ieviešot to pilotgrupā?

Veicot jauna modeļa ieviešanu pilotgrupā, ir svarīgi izmantot metriku, kas atspoguļo gan modeļa kvalitāti, gan tā ietekmi uz biznesu un lietotājiem. Galvenās metriku kategorijas:

• Modeļa kvalitāte:

  • Klasifikācijai: precizitāte (accuracy), recall, precizitāte (precision), F1-score, ROC-AUC.
  • Regressijai: vidējā absolūtā kļūda (MAE), vidējā kvadrātā kļūda (MSE), R².

• Biznesa ietekmes metriku:

  • Konversijas rādītājs, lietotāju noturēšana, ieņēmumi, iesaistīšanās — atkarīgs no uzdevuma.

• Stabilitātes un uzticamības metrikas:

  • Datu drifts, prognožu stabilitāte laika gaitā.

• Lietotāja pieredzes metrikas:

  • Atbildes laiks, kļūdas lietotnes darbībā.

Pilotprojekta testos bieži tiek izmantots A/B tests, salīdzinot jauna modeļa metriku ar esošo. Ir svarīgi ne tikai sekot prognožu kvalitātes uzlabošanai, bet arī ietekmei uz galvenajiem biznesa rādītājiem un lietotāja pieredzi.