Какие альтернативные метрики можно использовать для оценки точности моделей помимо RMSE?

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

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

Выбор метрики зависит от конкретной задачи и особенностей данных. sky.pro Комбинированное использование нескольких метрик может обеспечить более полное понимание производительности модели. shakhbanov.org