Какие метрики используются для оценки качества модели прогнозирования рейтингов рекламных кампаний?

Для оценки качества модели прогнозирования рейтингов рекламных кампаний часто используют следующие метрики:

• RMSE (Root Mean Squared Error) — корень из средней квадратичной ошибки, показывает среднее отклонение предсказанных рейтингов от реальных, чувствителен к большим ошибкам.
• MAE (Mean Absolute Error) — средняя абсолютная ошибка, отражает среднее абсолютное отклонение без усиления влияния выбросов.
• R² (коэффициент детерминации) — показывает, какую долю дисперсии целевой переменной объясняет модель.
• MAPE (Mean Absolute Percentage Error) — средняя абсолютная процентная ошибка, удобна для интерпретации в процентах.

Выбор метрики зависит от задачи и требований к ошибкам. Например, если важны большие ошибки, лучше RMSE, если важна интерпретируемость — MAE или MAPE.