Некоторые альтернативы среднеквадратичной ошибке (MSE) для оценки моделей:

• Средняя абсолютная ошибка (MAE). 23 Предоставляет информацию о средней ошибке модели в прогнозах. 3
• Средняя абсолютная процентная ошибка (MAPE). 23 Является безразмерной величиной, поэтому её интерпретация не зависит от предметной области. 2
• Симметричная средняя абсолютная процентная ошибка (SMAPE). 23 Позволяет корректно работать с предсказанными значениями независимо от того, больше они фактического или меньше. 2
• Средневзвешенная процентная ошибка (WAPE). 3 Оценивает взвешенное абсолютное отклонение. 3
• Среднеквадратическая логарифмическая ошибка (RMSLE). 23 Логарифмирование позволяет сделать величину ошибки более устойчивой, когда разность между фактическим и предсказанным значениями различается на порядок и выше. 2
• Коэффициент детерминации (R²). 23 Даёт представление о том, насколько хорошо модель соответствует данным. 3

Выбор альтернативы зависит от конкретной задачи и требований заказчика. 3 Комбинированное использование нескольких метрик может обеспечить более полное понимание производительности модели, что важно для её оптимизации и дальнейшего улучшения. 3