Kokias metrikas naudojamos reklamos kampanijų prognozavimo modelio kokybei įvertinti?

Reklaminių kampanijų įvertinimo modelio kokybės įvertinimui dažnai naudojamos šios metrikos:

• RMSE (Šakninė vidutinė kvadratinė klaida) — kvadratinės klaidos vidurkio šaknis, rodo vidutinį prognozių nuokrypį nuo tikrųjų verčių, jautrus dideliems klaidoms.
• MAE (Vidutinė absoliutinė klaida) — vidutinė absoliutinė klaida, atspindi vidutinį absoliutų nuokrypį be išskirtinių reikšmių poveikio.
• R² (Determinacijos koeficientas) — rodo, kiek dalis dispersijos paaiškinama modeliu.
• MAPE (Vidutinė absoliutinė procentinė klaida) — vidutinė absoliutinė procentinė klaida, naudinga interpretacijai procentais.

Metrikos pasirinkimas priklauso nuo užduoties ir klaidų reikalavimų. Pavyzdžiui, jei svarbios didelės klaidos, geriau naudoti RMSE; jei svarbi interpretacija, tinka MAE arba MAPE.