數據科學家使用準確性、F1 分數和 AUC-ROC 等指標來評估模型。主管們用不同的問題來評估模型：「這會讓業務變得更好嗎？」彌合這一差距——將技術指標與業務成果聯繫起來——對於證明人工智慧投資的合理性至關重要。
為什麼單純的準確性會產生誤導
準確率 95% 的模型聽起來令人印象深刻 — 直到您意識到，在不平衡數據集上始終預測「否」可以使您獲得 94% 的準確率。準確性並不能告訴您模型在重要情況下的表現如何。對於商業評估，重點關注：精確度（當模型說「是」時，它是正確的嗎？）、召回率（它捕捉到了多少真正的積極因素？）以及每種錯誤類型的業務成本。
業務成本加權評估
并非所有错误都是相同的。詐欺偵測中的誤報（阻止合法交易）會損害客戶的信譽。漏报（漏掉实际欺诈）需要花钱。以業務成本進行權重評估：計算每種錯誤類型的預期貨幣影響，並針對最小總成本（而不是最大準確度）進行最佳化。
人類基線比較
在部署人工智慧模型之前，將其性能與當前的人工流程進行比較。如果模型在同一任務上的準確率為 85%，而人類的準確率為 80%，那麼人工智慧就會增加價值。如果人類的準確率達到 90%，那麼人工智慧還沒準備好。比較應針對相同的數據使用相同的評價標準。
生產偏差監控
隨著資料分佈的變化，生產中的模型效能會隨著時間的推移而變化。設定監控來追蹤業務相關指標（不僅僅是技術準確性），並在性能低於人類基線時發出警報。這可以確保模型繼續增加價值，或在沒有增加價值時進行重新訓練。
重點
- 為什麼單純的準確性會產生誤導
- 業務成本加權評估
- 人類基線比較
- 生產偏差監控
結論
隨著資料分佈的變化，生產中的模型效能會隨著時間的推移而變化。設定監控來追蹤業務相關指標（不僅僅是技術準確性）並在效能下降時發出警報...
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