Реgressия үчүн кайсы метрикалар колдонулат?

Регрессия моделдеринин сапатын баалоодо адатта төмөнкү көрсөткүчтөр колдонулат:

• MSE (Орто квадратдык каталар) — алдын ала айтылган жана чындык маанилеринин ортосундагы айырманын квадратынын орточо мааниси. Ири каталарга сезимтал.

• RMSE (Орто квадратдык катанын тамыр) — MSEнин тамыр тамыры, ал максаттык өзгөрмө менен бирдей бирдикте катаны кайтарат.

• MAE (Орто абсолюттук каталар) — болжолдоолор менен чындык маанилеринин орто абсолюттук айырмасы.

• R² (белгилөө коэффициенти) — модел аркылуу түшүндүрүлгөн көзкаранды өзгөрмөнүн вариациясынын пайызы. 0дан 1ге чейинки маанилер, 1 — идеалдуу алдын ала айтылыш.

• Түзөтүлгөн R² — R²нин өзгөртүлгөн версиясы, моделдеги өзгөчөлүктөрдүн санын эске алат.

Pythonда sklearn колдонуп MAE жана MSE эсептөө мисалы:

from sklearn.metrics import mean_absolute_error, mean_squared_error

y_true = [3.0, -0.5, 2.0, 7.0]
y_pred = [2.5, 0.0, 2.0, 8.0]

mae = mean_absolute_error(y_true, y_pred)
mse = mean_squared_error(y_true, y_pred)
print(f"MAE: {mae}")
print(f"MSE: {mse}")