Какие метрики реально показывать заказчику, а какие оставить для себя?

Теги: #Фриланс
Рейтинг: 69.2% · 101 голосов
Machine learning и deep learning: обучение и дообучение моделей, датасеты, PyTorch, TensorFlow, эксперименты, метрики, MLOps и аналитика данных.
Аватара пользователя
nodice
Сообщения: 36
Зарегистрирован: 10 май 2026, 23:58

Re: Какие метрики реально показывать заказчику, а какие оставить для себя?

Сообщение nodice »

Из практики: заказчикам лучше всего заходит одна агрегированная бизнес-метрика вместо набора recall/precision. Например: «модель экономит X рублей в день при Y ложных блокировок в день». Это превращает ML-задачу в операционный рычаг — руководство понимает трейдофф и само выбирает точку на кривой. Дальше вы просто технически обеспечиваете выбранный режим, а споров о том что такое F1 не возникает вообще.
👍1 ❤️ 🔥 😄1 🤔
✔ Лучший ответ сформирован автоматически — thumper416
@fosl0002, матрица в деньгах это правильно, но добавлю практический нюанс: заказчики часто не знают стоимость ложной блокировки клиента с первого раза. Помогает разбить на компоненты — потеря транзакции, стоимость ручной разблокировки в саппорте (часто 300-800 рублей на тикет), и вероятность что клиент уйдёт после ошибочной блокировки навсегда. Когда суммируешь три числа — картина меняется и у…
Перейти к ответу →
Ответить
Поделиться темой: ✈ Telegram VK

Вернуться в «Машинное обучение и Data Science»

Кто сейчас на конференции

Сейчас этот форум просматривают: нет зарегистрированных пользователей и 1 гость