数据科学家使用准确性、F1 分数和 AUC-ROC 等指标来评估模型。高管们用不同的问题来评估模型：“这会让业务变得更好吗？”弥合这一差距——将技术指标与业务成果联系起来——对于证明人工智能投资的合理性至关重要。
为什么单纯的准确性会产生误导
准确率 95% 的模型听起来令人印象深刻 — 直到您意识到，在不平衡数据集上始终预测“否”可以使您获得 94% 的准确率。准确性并不能告诉您模型在重要情况下的表现如何。对于业务评估，重点关注：精度（当模型说“是”时，它是对的吗？）、召回率（它捕捉到了多少真正的积极因素？）以及每种错误类型的业务成本。
业务成本加权评估
并非所有错误都是相同的。欺诈检测中的误报（阻止合法交易）会损害客户的信誉。漏报（漏掉实际欺诈）需要花钱。按业务成本进行权重评估：计算每种错误类型的预期货币影响，并针对最小总成本（而不是最大准确度）进行优化。
人类基线比较
在部署人工智能模型之前，将其性能与当前的人工流程进行比较。如果模型在同一任务上的准确率为 85%，而人类的准确率为 80%，那么人工智能就会增加价值。如果人类的准确率达到 90%，那么人工智能还没有准备好。比较应针对相同的数据使用相同的评价标准。
生产偏差监控
随着数据分布的变化，生产中的模型性能会随着时间的推移而变化。设置监控来跟踪业务相关指标（不仅仅是技术准确性），并在性能低于人类基线时发出警报。这可以确保模型继续增加价值，或者在没有增加价值时进行重新训练。
要点
- 为什么单纯的准确性会产生误导
- 业务成本加权评估
- 人类基线比较
- 生产偏差监控
结论
随着数据分布的变化，生产中的模型性能会随着时间的推移而变化。设置监控来跟踪业务相关指标（不仅仅是技术准确性）并在性能下降时发出警报...
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