Modelli non azionabili

Identificare gli esperimenti falliti e i modelli che non hanno contribuito a raggiungere gli obiettivi di business è importante: aiuta a indirizzare le risorse verso le aree con il maggiore impatto. Di seguito trovi tre risultati di un test di prevenzione del churn basato sull’output di un modello di ML. Quale ha ottenuto le prestazioni migliori e dovrebbe essere scelto per l’implementazione nei sistemi di produzione principali?