В четвертой части мы начали изучение задачи классификации и разобрали метод kNN.Мы уже дошли до той точки, когда можем построить худо-бедно работающий классификатор. Но если нас спросят: “а насколько хорошо он работает?”, то максимум, что мы пока сможем ответить — что-то вроде: “ну... на тестовой выборке модель правильно ответила в p% случаев”. С одной стороны, как гласит древняя пословица: лучше иметь 500 рублей, чем 200. Но гарантирует ли высокий p% качество модели?Сегодня разберём эти вопросы, посмотрим на метрики качества в ML, поймём, зачем они нужны и как их правильно интерпретировать. Читать далее