Que métricas usar para avaliar um novo modelo ao implementá-lo em um grupo piloto?

Ao lançar um novo modelo para o grupo piloto, é importante usar métricas que reflitam tanto a qualidade do modelo quanto seu impacto nos negócios e nos usuários. As principais categorias de métricas:

• Qualidade do modelo:

  • Para classificação: precisão (accuracy), recall, precisão (precision), F1-score, ROC-AUC.
  • Para regressão: erro absoluto médio (MAE), erro quadrático médio (MSE), R².

• Métricas de efeito nos negócios:

  • Taxa de conversão, retenção de usuários, receita, envolvimento — dependendo da tarefa.

• Métricas de estabilidade e confiabilidade:

  • Drift de dados, estabilidade das previsões ao longo do tempo.

• Métricas de experiência do usuário:

  • Tempo de resposta, erros no funcionamento do aplicativo.

Para testes piloto, muitas vezes se usa testes A/B, comparando as métricas do novo modelo com as atuais. É importante acompanhar não apenas a melhoria na qualidade das previsões, mas também o impacto nos indicadores finais de negócio e na experiência do usuário.