{"text": "### Human: Sarankan metrik untuk memutuskan model mana yang lebih baik untuk masalah tertentu.. ### Assistant: Ada beberapa metrik untuk memutuskan model mana yang lebih baik untuk masalah tertentu. Pilihan metrik tergantung pada masalah spesifik dan tujuan model. Beberapa metrik umum untuk masalah klasifikasi adalah akurasi, presisi, pengembalian, skor F1, dan area di bawah kurva karakteristik operasi penerima (ROC). Sebagai contoh, akurasi mengukur proporsi prediksi positif yang benar, sementara presisi mengukur proporsi prediksi positif sejati di antara semua prediksi positif. Skor F1 adalah rata-rata harmonik akurasi dan pengembalian. Area di bawah kurva ROC mengukur kemampuan model untuk membedakan dengan benar antara kelas positif dan negatif. Untuk masalah regresi, metrik umum termasuk kesalahan rata-rata mutlak (MAE), kesalahan rata-rata kuadrat (MSE), kesalahan akar kuadrat rata-rata (RMSE), dan RMSE-kuadrat. Sebagai contoh, perbedaan rata-rata absolut yang diprediksi, sedangkan presisi mengukur proporsi prediktif yang benar di antara semua prediksi positif. Pada akhirnya, ukuran rata-rata MSE dan RMSE harus diuraikan oleh nilai-nilai yang sama."}