Koje metrike se koriste za procenu kvaliteta modela predviđanja reklamnih kampanja?

Za procenu kvaliteta modela za predviđanje ocena reklamnih kampanja često se koriste sledeće metrike:

• RMSE (Root Mean Squared Error) — koren srednje kvadratne greške, pokazuje prosečno odstupanje predviđanja od stvarnih vrednosti, osetljiv na velike greške.
• MAE (Mean Absolute Error) — prosečna apsolutna greška, odražava prosečno apsolutno odstupanje bez pojačavanja uticaja izuzetnih vrednosti.
• R² (Koeficijent determinacije) — pokazuje koliki deo varijanse ciljne promenljive objašnjava model.
• MAPE (Mean Absolute Percentage Error) — prosešna apsolutna procentualna greška, korisna za interpretaciju u procentima.

Izbor metrike zavisi od zadatka i zahteva za greškama. Na primer, ako su velike greške važne, bolji je RMSE; ako je važna interpretabilnost, prikladni su MAE ili MAPE.