Машинное обучение

Среднеквадратичная ошибка измеряет среднее квадратичное отклонение между предсказанными значениями модели и истинными значениями зависимой переменной. Чем меньше значение MSE, тем ближе предсказания модели к реальным значениям. Формула для расчета MSE:

MSE = (1/n) * ?(y – y)?,

где n – количество наблюдений, y – истинное значение зависимой переменной, y – предсказанное значение зависимой переменной.

2. Коэффициент детерминации (R-squared): Эта метрика оценивает, насколько хорошо модель соответствует данным.

Коэффициент детерминации показывает долю дисперсии зависимой переменной, которая объясняется моделью. Значение коэффициента детерминации находится в диапазоне от 0 до 1, где 0 означает, что модель не объясняет вариацию данных, а 1 означает, что модель идеально соответствует данным. Формула для расчета коэффициента детерминации:

R? = 1 – (SSR / SST),

где SSR – сумма квадратов остатков, SST – общая сумма квадратов отклонений от среднего.

3. Средняя абсолютная ошибка (Mean Absolute Error, MAE): Эта метрика измеряет среднее абсолютное отклонение между предсказанными значениями модели и истинными значениями зависимой переменной. Она является более устойчивой к выбросам, чем среднеквадратичная ошибка. Формула для расчета MAE:

MAE = (1/n) * ?|y – y|.

4. Корень из среднеквадратичной ошибки (Root Mean Squared Error, RMSE): Эта мет

рика представляет собой квадратный корень из среднеквадратичной ошибки и используется для измерения среднего отклонения предсказанных значений от реальных значений.

RMSE также измеряется в тех же единицах, что и зависимая переменная, что облегчает интерпретацию. Формула для расчета RMSE:

RMSE = ?MSE.

Кроме этих основных метрик, существуют и другие метрики оценки качества модели регрессии, такие как коэффициенты корреляции, коэффициенты эффективности и другие, которые могут быть применены в зависимости от конкретной задачи и требований бизнеса.

Важно выбирать подходящую метрику в соответствии с целями анализа и спецификой данных, чтобы получить объективную оценку качества модели регрессии и прогнозирования.

При выборе подходящей метрики для оценки качества модели регрессии и прогнозирования следует учитывать следующие факторы:

1. Цель анализа: Определите, какую информацию вы хотите получить из модели и какие вопросы вы хотите на них ответить.