Команда машинного обучения оценивает модель, которая предсказывает отток клиентов (бинарная классификация). Какая метрика подходит для измерения производительности модели в этой задаче?

F1-мера (F1 score) является подходящей метрикой для оценки моделей бинарной классификации, особенно когда классы несбалансированы, как это часто бывает при прогнозировании оттока клиентов (количество неотточных клиентов значительно больше, чем отточных). F1-мера представляет собой гармоническое среднее точности (precision) и полноты (recall), обеспечивая баланс между ложноположительными и ложноотрицательными предсказаниями. Mean Squared Error (MSE) и R-squared используются для задач регрессии, а не классификации. Время, затраченное на обучение модели, является показателем эффективности обучения, а не производительности самой модели.