Для оценки производительности регрессионных моделей могут использоваться разные метрики, и выбор метрики зависит от конкретной проблемы и целей анализа. Вот некоторые распространенные метрики оценки регрессии и их применение:
1 . Среднеквадратическая ошибка (MSE): это широко используемый показатель, который измеряет среднее квадратов различий между прогнозируемыми и фактическими значениями. Он придает больший вес большим ошибкам и чувствителен к выбросам. MSE полезен, когда целью является минимизация общей ошибки в модели.
2. Среднеквадратическая ошибка (RMSE): этот показатель представляет собой квадратный корень из MSE и имеет ту же интерпретацию. Его легче интерпретировать, поскольку единицы измерения соответствуют целевой переменной. RMSE полезен, когда целью является минимизация общей ошибки в модели.
3. Средняя абсолютная ошибка (MAE). Этот показатель измеряет среднее значение абсолютной разницы между прогнозируемыми и фактическими значениями. Он придает равный вес всем ошибкам и менее чувствителен к выбросам. MAE полезен, когда цель состоит в том, чтобы минимизировать общую ошибку в модели, избегая больших ошибок.
4. R-квадрат (R2): этот показатель измеряет долю дисперсии целевой переменной, объясняемой моделью. Он находится в диапазоне от 0 до 1, причем более высокие значения указывают на лучшую производительность. R2 полезен, когда цель состоит в том, чтобы объяснить изменчивость целевой переменной с помощью предикторов.
5. Скорректированный R-квадрат (Adj R2): этот показатель аналогичен R2, но учитывает количество предикторов, используемых в модели. Он наказывает переоснащение, корректируя количество предикторов. Adj R2 полезен, когда цель состоит в том, чтобы объяснить изменчивость целевой переменной с помощью экономной модели.
Выбор метрики зависит от конкретной проблемы и целей анализа. Например, если целью является минимизация общей ошибки в модели, то MSE или RMSE могут быть более подходящими. Если цель состоит в том, чтобы объяснить изменчивость целевой переменной, тогда R2 или Adj R2 могут быть более подходящими.
Преимущества и недостатки:
