Зачем метрику качества регрессии возводить в квадрат?
Речь идёт о среднеквадратичной ошибке (Mean Squared Error, MSE). От средней абсолютной ошибки (Mean Absolute Error, MAE) она отличается тем, что в ней разница между предсказанным и истинным значением возводится в квадрат. Но зачем это нужно?
▪️MSE сильнее штрафует за большие ошибки. У этого есть как плюсы, так и минусы. Если мы действительно очень не хотим получать большие ошибки, то квадратичный штраф за них очень полезен. Но если в тестовых данных есть выбросы, то использовать MSE становится менее удобно.
Зачем метрику качества регрессии возводить в квадрат?
Речь идёт о среднеквадратичной ошибке (Mean Squared Error, MSE). От средней абсолютной ошибки (Mean Absolute Error, MAE) она отличается тем, что в ней разница между предсказанным и истинным значением возводится в квадрат. Но зачем это нужно?
▪️MSE сильнее штрафует за большие ошибки. У этого есть как плюсы, так и минусы. Если мы действительно очень не хотим получать большие ошибки, то квадратичный штраф за них очень полезен. Но если в тестовых данных есть выбросы, то использовать MSE становится менее удобно.
#junior #middle
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
Secret Chats are one of the service’s additional security features; it allows messages to be sent with client-to-client encryption. This setup means that, unlike regular messages, these secret messages can only be accessed from the device’s that initiated and accepted the chat. Additionally, Telegram notes that secret chats leave no trace on the company’s services and offer a self-destruct timer.
To pay the bills, Mr. Durov is issuing investors $1 billion to $1.5 billion of company debt, with the promise of discounted equity if the company eventually goes public, the people briefed on the plans said. He has also announced plans to start selling ads in public Telegram channels as soon as later this year, as well as offering other premium services for businesses and users.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from de
