Оценка качества ML моделей: метрики, подходы, практика

Разработка автоматизированного инструмента для тестирования моделей машинного обучения, включающего набор ключевых метрик оценки качества (таких как accuracy, precision, recall, F1-score, ROC-AUC и др.), а также механизмы сравнительного анализа различных алгоритмов.