tg-me.com/ds_interview_lib/105
Last Update:
Какие метрики регрессии вы знаете?
🔹 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
Share with your friend now:
tg-me.com/ds_interview_lib/105