Ce metrici sunt utilizate pentru a evalua calitatea modelului de predicție a campaniilor publicitare?

Pentru a evalua calitatea modelului de predicție a scorurilor campaniilor publicitare, se utilizează adesea următoarele metrici:

• RMSE (Eroarea pătratică medie rădăcină) — rădăcina mediei erorilor pătratice, arată abaterea medie a predicțiilor față de valorile reale, sensibil la erori mari.
• MAE (Eroarea absolută medie) — eroarea absolută medie, reflectă abaterea absolută medie fără a amplifica influența valorilor extreme.
• R² (Coeficientul de determinare) — arată ce proporție din dispersia variabilei țintă este explicată de model.
• MAPE (Eroarea procentuală absolută medie) — eroarea procentuală absolută medie, utilă pentru interpretare în procente.

Alegerea metricii depinde de sarcină și de cerințele privind erorile. De exemplu, dacă sunt importante erorile mari, RMSE este preferabil; dacă este importantă interpretabilitatea, MAE sau MAPE sunt potrivite.