Имеют ли понятия остаточное и нулевое отклонение смысл при рассмотрении классификатора, отличного от линейной регрессии?
==========================================================================================================================

 Добрый день. Если я рассматриваю классифицирующую нейросеть или случайный лес, имеет смысл говорить о таких метриках как статочное и нулевое отклонение (residual deviance and null reviance)? 

 Выскажу свое мнение. Указанные показатели характеризуют не метод, а результат. Т.е все равно, каким методом вы строите свою модель, их назначение оценить насколько построенная модель "хороша".   

С другой стороны, данные метрики имеют семантический смысл в случае решения задач регрессионного типа. Для задач классификации - когда зависимый признак измерен в шкале более слабой, чем интервальная, - использование данных показателей смысла лишено . Там уже работают критерии на основе таблиц сопряженности Пирсона.  

Таким образом, мой ответ на ваш вопрос - если с помощью нейросети или случайного леса вы решаете задачу регрессии - а это вполне возможно - то использование указанных метрик допустимо. В противном случае - нет.