Компания создала классификатор изображений для обнаружения болезней растений по фотографиям листьев и хочет узнать долю изображений, которые модель правильно разметила. Какую метрику оценки следует использовать?

Для задачи классификации изображений, где требуется узнать долю правильно размеченных изображений, наиболее подходящей метрикой является Accuracy (точность). Она измеряет отношение количества правильных предсказаний ко всем предсказаниям. R-squared score и Root mean squared error (RMSE) используются для задач регрессии, где предсказываются непрерывные значения, а не категории. Learning rate — это гиперпараметр, используемый при обучении модели машинного обучения, а не метрика оценки производительности модели.