Некоторые альтернативные метрики, которые можно использовать для оценки точности моделей помимо RMSE:

• Mean Absolute Error (MAE). 1 Измеряет среднюю абсолютную ошибку между предсказанными и реальными значениями. 1 Показывает, насколько в среднем предсказания модели отклоняются от истинных значений. 1
• Mean Squared Error (MSE). 1 Измеряет среднеквадратичную ошибку. 1 Она более чувствительна к большим ошибкам, чем MAE, так как квадратичная функция ошибки увеличивает влияние больших отклонений. 1 MSE полезна для задач, где важно минимизировать большие ошибки. 1
• R-squared (R²). 1 Измеряет долю дисперсии, объясненную моделью. 1 Значение ближе к 1 указывает на хорошую модель. 1 R² показывает, насколько хорошо модель объясняет вариативность данных, и является важной метрикой для оценки общей производительности модели. 1
• Mean Absolute Percentage Error (MAPE). 2 Измеряет среднюю разницу в процентах между прогнозируемыми и фактическими значениями. 5 Это полезно в ситуациях, когда величина ошибки важнее направления. 5

Выбор метрики зависит от конкретной задачи и особенностей данных. 1 Комбинированное использование нескольких метрик может обеспечить более полное понимание производительности модели. 2