🔹MSE (Mean squared error), среднеквадратическая ошибка. Одна из самых популярных метрик в задаче регрессии. Также применяется в качестве функции потерь. Это среднее квадратов разностей между предсказанными и фактическими значениями. 🔹MAE (Mean absolute error), средняя абсолютная ошибка. Это среднее абсолютных разностей между предсказанными и фактическими значениями. 🔹MAPE (Mean absolute percentage error), cредняя абсолютная ошибка в процентах. Тут в знаменатель формулы, как у MAE, добавляют само целевое значение. Получается относительная метрика. 🔹SMAPE (symmetric mean absolute percentage error). Вариация MAPE, которая позволяет обрабатывать случаи, если в знаменателе оказывается 0. 🔹 WAPE (weighted average percentage error). Ещё одна вариация MAPE, рекомендуется к использованию при расчёте точности прогнозирования. 🔹RMSLE (root mean squared logarithmic error). Здесь добавляем в формулу логарифмы и некую нормировочную константу. Это ещё один способ перейти от абсолютных ошибок к относительным.
🔹MSE (Mean squared error), среднеквадратическая ошибка. Одна из самых популярных метрик в задаче регрессии. Также применяется в качестве функции потерь. Это среднее квадратов разностей между предсказанными и фактическими значениями. 🔹MAE (Mean absolute error), средняя абсолютная ошибка. Это среднее абсолютных разностей между предсказанными и фактическими значениями. 🔹MAPE (Mean absolute percentage error), cредняя абсолютная ошибка в процентах. Тут в знаменатель формулы, как у MAE, добавляют само целевое значение. Получается относительная метрика. 🔹SMAPE (symmetric mean absolute percentage error). Вариация MAPE, которая позволяет обрабатывать случаи, если в знаменателе оказывается 0. 🔹 WAPE (weighted average percentage error). Ещё одна вариация MAPE, рекомендуется к использованию при расчёте точности прогнозирования. 🔹RMSLE (root mean squared logarithmic error). Здесь добавляем в формулу логарифмы и некую нормировочную константу. Это ещё один способ перейти от абсолютных ошибок к относительным.
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
A leaked Telegram discussion by 50 so-called crypto influencers has exposed the extraordinary steps they take in order to profit on the back off unsuspecting defi investors. According to a leaked screenshot of the chat, an elaborate plan to defraud defi investors using the worthless “$Few” tokens had been hatched. $Few tokens would be airdropped to some of the influencers who in turn promoted these to unsuspecting followers on Twitter.
Telegram hopes to raise $1bn with a convertible bond private placement
The super secure UAE-based Telegram messenger service, developed by Russian-born software icon Pavel Durov, is looking to raise $1bn through a bond placement to a limited number of investors from Russia, Europe, Asia and the Middle East, the Kommersant daily reported citing unnamed sources on February 18, 2021.The issue reportedly comprises exchange bonds that could be converted into equity in the messaging service that is currently 100% owned by Durov and his brother Nikolai.Kommersant reports that the price of the conversion would be at a 10% discount to a potential IPO should it happen within five years.The minimum bond placement is said to be set at $50mn, but could be lowered to $10mn. Five-year bonds could carry an annual coupon of 7-8%.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from in
