Como você escolhe as métricas de avaliação certas para seu problema de ML?

1 Defina seu tipo de problema

O primeiro passo é definir que tipo de problema você está tentando resolver com o ML. É um problema de classificação, onde você deseja atribuir rótulos a instâncias? É um problema de regressão, onde você quer prever um valor contínuo? É um problema de clustering, onde você deseja agrupar instâncias semelhantes? Cada tipo de problema tem métricas de avaliação diferentes que são adequadas para medir a precisão, erro ou semelhança de suas previsões.

2 Identifique suas partes interessadas e metas

O próximo passo é identificar quem são os stakeholders da sua solução e quais são seus objetivos e expectativas. Quem usará sua solução e como? Quais são os benefícios e riscos da sua solução? Quais são os critérios de sucesso e os limites de desempenho? Ao entender suas partes interessadas e metas, você pode alinhar suas métricas de avaliação com o valor e o impacto de sua solução.

3 Escolha métricas relevantes e interpretáveis

O terceiro passo é escolher métricas de avaliação que sejam relevantes e interpretáveis para o seu tipo de problema, partes interessadas e metas. Você deseja selecionar métricas que capturem a essência da sua solução e reflitam sua qualidade e utilidade. Você também deseja selecionar métricas que sejam fáceis de entender e comunicar aos seus stakeholders. Por exemplo, se você estiver resolvendo um problema de classificação, convém usar métricas como precisão, precisão, recuperação ou pontuação F1, dependendo da natureza e do equilíbrio de suas classes.

4 Considere métricas múltiplas e complementares

A quarta etapa é considerar o uso de métricas de avaliação múltiplas e complementares para seu problema de ML. Talvez você queira usar métricas diferentes para diferentes aspectos ou estágios de sua solução, como treinamento, validação, teste ou implantação. Você também pode usar métricas diferentes para diferentes perspectivas ou cenários de sua solução, como o melhor caso, o pior caso ou o caso médio. Usando métricas múltiplas e complementares, você pode obter uma compreensão mais abrangente e robusta do desempenho e das limitações da sua solução.

5 Avaliar as compensações entre métricas

A etapa final é avaliar as compensações entre diferentes métricas de avaliação para seu problema de ML. Você pode descobrir que algumas métricas estão conflitantes ou competindo entre si, como precisão e interpretabilidade, ou precisão e recall. Você também pode descobrir que algumas métricas são mais sensíveis ou robustas a alterações em seus dados, modelo ou parâmetros. Você precisa pesar os prós e contras de cada métrica e decidir quais são mais importantes ou relevantes para sua solução.

6 Veja o que mais considerar

Este é um espaço para compartilhar exemplos, histórias ou insights que não se encaixam em nenhuma das seções anteriores. O que mais gostaria de acrescentar?