Which metric is best depends on the kind of task, e.g. whether it is a (binary) classification or generative task.
 
For a (binary) classification task a good choice is the $F_1$-Score. It is calculated by $\frac{2}{\frac{1}{\text{precision}}+\frac{1}{\text{recall}}}$, where recall is a measure for how well did the model find the positives and precision is a measure for how many positive predictions where correct. So a high recall would mean that many positives were correctly classified and a high precision would mean that only few of the negatives were classified as positives.

There are many more metrics like AUC (Area Under Curve), MSE (Mean SquaredError) and Categorical Crossentropy and you will have to try out what works best for you and your specific task.
ตัวชี้วัดใดดีที่สุดขึ้นอยู่กับประเภทของงาน เช่น ไม่ว่าจะเป็นงานจำแนกประเภท (ไบนารี) หรืองานสร้าง สำหรับงานจำแนกประเภท (ไบนารี) ตัวเลือกที่ดีคือ $F_1$-Score คำนวณโดย $\frac{2}{\frac{1}{\text{precision}}+\frac{1}{\text{recall}}}$ โดยที่การเรียกคืนเป็นตัววัดว่าโมเดลทำงานได้ดีแค่ไหน ค้นหาผลบวกและความแม่นยำเป็นการวัดจำนวนการคาดการณ์เชิงบวกที่ถูกต้อง ดังนั้นการเรียกคืนได้สูงอาจหมายความว่ามีการจัดประเภทผลบวกหลายรายการอย่างถูกต้อง และความแม่นยำสูงจะหมายความว่ามีรายการเชิงลบเพียงไม่กี่รายการเท่านั้นที่ถูกจัดประเภทเป็นผลบวก มีตัวชี้วัดอื่นๆ อีกมากมาย เช่น AUC (Area Under Curve), MSE (Mean SquaredError) และ Categorical Crossentropy และคุณจะต้องลองใช้สิ่งที่ดีที่สุดสำหรับคุณและงานเฉพาะของคุณ
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence