В этой статье вы интуитивно узнаете, как работают метрики R2 и Adjusted-R2. R2 широко используется в качестве оценочной метрики для задач регрессионного машинного обучения. Он выясняет, какая часть дисперсии целевого признака (зависимого признака) может быть объяснена моделью машинного обучения (модель в основном является функцией независимых признаков). Теперь вам может быть интересно, какая польза от знания дисперсии целевого признака. Чтобы ответить на этот вопрос, нам нужно..

Существует множество показателей для оценки регрессионной модели. Но часто они кажутся загадочными. Ниже предпринята попытка интуитивно понять две часто используемые такие метрики: средняя/медианная абсолютная ошибка и R2 (или коэффициент детерминации ). Средняя точность модели (средняя/средняя абсолютная ошибка) Предположим, у вас есть модель, которая может прогнозировать цены на жилье. Естественно, вы не будете ему доверять, пока не оцените его и не установите некоторую..

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,..