Финансовая фирма развернула модель машинного обучения для прогнозирования оттока клиентов и имеет недельные производственные данные. Они хотят измерить, насколько точно модель предсказывает отток по сравнению с фактическими результатами. Какую метрику следует использовать?

F1-мера является наиболее подходящей метрикой, поскольку задача прогнозирования оттока клиентов — это задача бинарной классификации (клиент либо уходит, либо остается). F1-мера — это гармоническое среднее точности (precision) и полноты (recall), что делает ее полезной для оценки моделей на несбалансированных наборах данных, которые часто встречаются при прогнозировании оттока. Она учитывает как ложноположительные, так и ложноотрицательные результаты. Среднеквадратичная ошибка (RMSE) используется для задач регрессии, а не классификации. Рентабельность инвестиций (ROI) — это финансовая метрика, а не метрика оценки производительности модели машинного обучения. Оценка BLEU используется для оценки качества машинного перевода или генерации текста.