了解机器学习性能，包括如何衡量它，以及如何在 Metabase 仪表板和可视化中利用它。
机器学习性能指标是一组指标，用于衡量各种分类性能指标。这些指标旨在识别机器学习在生成预测、收集信息方面的表现，以及您的机器学习可以做到何等具体。我们使用的机器学习几乎永远不会达到 100% 准确；实现这种准确度需要大量资源。这些指标的真正目的只是为了确保您的机器学习达到可用标准。
开始使用
有几种不同的计算方法可以用来评估机器学习的可靠性。您需要根据实际和预测分类来了解机器学习的真阳性、假阳性和真阴性、假阴性。一些可以实现此目的的计算示例包括：召回率（或灵敏度）——模型做出正确预测的次数。准确率——模型在所有类别中的表现。精确率——模型做出正确预测的质量。对数损失——预测概率与真实值的接近程度。
将最重要的指标汇集到单一视图中，让每个人都保持一致。
将您的数据嵌入到内部维基、网站和内容中，让数据随处可用。
赋能您的团队衡量自身进展，并探索实现目标的新途径。
没错，无需销售电话——只需注册，5 分钟内即可开始运行。
我们连接最流行的生产数据库和数据仓库。
邀请您的团队并开始构建仪表板——无需 SQL。
