Это общие метрики оценки, используемые в задачах регрессии в машинном обучении: Средняя абсолютная ошибка (MAE): MAE — это среднее абсолютных различий между прогнозируемыми и фактическими значениями. Он измеряет, насколько прогнозируемые значения в среднем отличаются от фактических значений. Чем ниже значение MAE, тем лучше производительность модели. Среднеквадратическая ошибка (MSE): MSE — это среднее квадратов разностей между прогнозируемыми и фактическими значениями. Он измеряет,..

Я уверен, что при написании этого блога мне следовало начать с основ машинного обучения, таких как обсуждение контролируемых и неконтролируемых моделей или наборов данных для обучения и тестирования в машинном обучении, но я чувствую, что это много раз обсуждалось в этой области, и все пытался использовать доступные помеченные наборы данных для создания контролируемых моделей машинного обучения или немаркированные данные для поиска кластеров в данных и ассоциации. В этой статье я..