Welke metrics moeten worden gebruikt om een nieuw model te evalueren bij het uitrollen op een pilotgroep?

Bij het uitrollen van een nieuw model naar de pilotgroep is het belangrijk om metrics te gebruiken die zowel de kwaliteit van het model als de impact ervan op het bedrijf en de gebruikers weerspiegelen. De belangrijkste categorieën metrics:

• Modelkwaliteit:

  • Voor classificatie: nauwkeurigheid (accuracy), recall, precisie (precision), F1-score, ROC-AUC.
  • Voor regressie: gemiddelde absolute fout (MAE), gemiddelde kwadratische fout (MSE), R².

• Business-effect metrics:

  • Conversie, gebruikersretentie, inkomsten, betrokkenheid — afhankelijk van de taak.

• Stabiliteit en betrouwbaarheid metrics:

  • Data drift, stabiliteit van voorspellingen in de tijd.

• Gebruikerservaring metrics:

  • Reactietijd, fouten in de app.

Voor pilot tests wordt vaak A/B-testen gebruikt, waarbij de metrics van het nieuwe model worden vergeleken met de huidige. Het is belangrijk om niet alleen de verbetering in voorspellingskwaliteit te volgen, maar ook de impact op de uiteindelijke bedrijfs- en gebruikersindicatoren.