Какви метрики се използват за оценка на качеството на модела за прогнозиране на рекламните кампании?

За оценка на качеството на модел за прогнозиране на рейтинги на рекламни кампании често се използват следните метрики:

• RMSE (Root Mean Squared Error) — корен от средната квадратична грешка, показва средното отклонение на прогнозите от реалните стойности, чувствителен към големи грешки.
• MAE (Mean Absolute Error) — средна абсолютна грешка, отразява средното абсолютното отклонение без усилване на влиянието на изключителните стойности.
• R² (коэффициент на детерминация) — показва каква част от дисперсията на целевата променлива обяснява моделът.
• MAPE (Mean Absolute Percentage Error) — средна абсолютна процентна грешка, удобна за интерпретация в проценти.

Изборът на метрика зависи от задачата и изискванията към грешките. Например, ако важни са големите грешки, по-добър е RMSE; ако е важна интерпретируемостта — MAE или MAPE.