На этом шаге мы напомним использованные ранее метрики.
До сих пор мы оценивали качество классификации, используя правильность (долю правильно классифицированных примеров), и качество регрессии, используя R2. Однако это лишь два показателя из большого количества возможных метрик, используемых для оценки качества контролируемой модели на данном наборе данных. На практике эти метрики качества могут не соответствовать вашим задачам и поэтому очень важно при отборе моделей и корректировке параметров подобрать правильную метрику.
На следующем шаге мы напомним о конечной цели проекта машинного обучения.