😊 Почему важно учитывать «cost asymmetry» при обучении модели, даже если метрики хорошие

Во многих прикладных задачах цена разных ошибок неравнозначна.

Например, в задаче обнаружения мошенничества ложноположительное срабатывание может раздражать клиента, но ложное отрицание — стоит компании денег. Даже если модель показывает хорошие значения precision, recall или F1, они могут не отражать реального ущерба.

Без учёта бизнес-контекста модель может быть «хорошей» в метриках и при этом вредной на практике. Поэтому при проектировании и оценке моделей важно не просто гнаться за числовыми показателями, а внедрять логику, которая соответствует реальной стоимости ошибок.

Библиотека собеса по Data Science