Mahout中的研发效能评估算法是通过评估不同的模型和算法在处理大规模数据集时的性能和效率来确定最优的算法。这种评估通常涉及到比较不同算法在相同数据集上的运行时间、内存占用、准确度等指标，以确定哪种算法最适合特定的数据集和任务。常用的研发效能评估算法包括交叉验证、ROC曲线分析、混淆矩阵分析等。通过这些算法，开发人员可以更好地选择合适的算法来构建数据分析模型，从而提高研发效率和准确性。
