Вопросы по машинному обучению

Про "машинное обучение" лучше спрашивать в "математике", а не в "программировании". ML-специалист - он ни с какой стороны не программист. И вопрос твой математический, а не программистский.

я сначала хотел что-то ответить, но потом понял, что ты не планируешь ни в чём разбираться и тупо скопипастил кусок своей домашки, даже не удосужившись его перечитать и подумать, достаточно ли в нём контекста для понимания задачи
так что иди-ка ты лесом, дружок

Ты о чем вообще?

Метрика F1 была выбрана для обучения модели определения токсичных комментариев, потому что она учитывает как точность (precision), так и полноту (recall) модели. При определении токсичных комментариев обе эти метрики важны:

Точность показывает, насколько точно модель определяет комментарий как токсичный.
Полнота показывает, какой процент токсичных комментариев модель может найти из всех токсичных комментариев в тестовой выборке.
F1-метрика комбинирует обе метрики, что делает ее хорошим выбором для оценки эффективности модели в определении токсичных комментариев.

Если нам нужно было найти как можно больше токсичных комментариев, то мы могли бы ориентироваться на метрику recall (полноту), так как она показывает, какой процент токсичных комментариев модель может найти из всех токсичных комментариев в тестовой выборке.

Чтобы изменить функцию ошибки модели и максимизировать выбранную метрику, мы можем использовать так называемые "метрики потерь" (loss metrics). Например, для максимизации точности можно использовать функцию ошибки, основанную на точности (precision-based loss). Такие функции ошибок обычно используются в задачах, где определенная метрика является более важной, чем остальные, и где мы хотим оптимизировать модель непосредственно на эту метрику.

Также можно использовать оптимизаторы, которые напрямую оптимизируют выбранную метрику, например, оптимизаторы, основанные на градиентном спуске.