28、机器学习模型评估与A/B测试全解析

机器学习模型评估与A/B测试全解析

在机器学习领域，准确评估模型效果并基于数据做出决策至关重要。本文将深入探讨模型评估的方法，重点介绍A/B测试的相关内容。

1. 模型评估方法概述

在将系统投入生产之前，有多种方法可以测量模型的效果，主要包括虚拟数据集评估、人工评估和A/B测试。

1.1 虚拟数据集评估

通过模型与模拟数据流的交互，我们可以得到一个虚拟数据集。基于这个数据集，我们可以计算以下指标：
- CTR（点击率） ：CTR = 点击次数 / 展示次数（总行数）
- CVR（转化率） ：CVR = 转化次数 / 点击次数
- eCPM（每千次展示收益） ：eCPM = 收益 / 点击次数 * 1000

运行不同的模型通过这个流程，能够从产品指标的角度评估它们，了解在线指标估计与预测准确性之间的关系。

1.2 人工评估

当模拟计算成本高且速度慢时，人工评估是一种值得考虑的最终选择。虽然它存在带宽有限、延迟长、人为歧义以及成本高等问题，但在适用的情况下，它通常是除了在真实数据上进行直接在线测试之外，最精确和可靠的测试模型的方法。

例如，在构建搜索引擎管道的新版本后，我们可以让一组专家对一些基准查询的搜索结果相关性从1到5进行评分，或者比较新旧版本的搜索结果，选择更相关的输出。对于生成式大语言模型，人工评估和混合方法（基于人类反馈训练的辅助“评判”模型）是衡量生成质量最常用的方法。

2. A/B测试详解