Кадом метрҳо барои регрессия истифода мешаванд?

Барои арзёбии сифати моделҳои регрессия одатан аз нишондиҳандаҳои зерин истифода мешаванд:

• MSE (Хатои миёнаи квадрати) — нишон медиҳад, ки миёнаи квадратҳои фарқият байни арзишҳои пешгӯишшуда ва воқеӣ чӣ гуна аст. Ба хатоҳои калон ҳассос аст.

• RMSE (Карни хатои миёнаи квадрати) — решаи квадратии MSE, ки хато дар ҳамон воҳидҳо бо тағйирёбандаи ҳадафӣ бармегардонад.

• MAE (Хатои абсолютии миёна) — нишон медиҳад, ки чӣ қадар ба таври умумӣ пешгӯишҳо аз арзишҳои воқеӣ фарқ мекунанд.

• R² (коэффициенти муайянкунӣ) — нишон медиҳад, ки чӣ қадар тағйирёбии тағйирёбандаи вобаста ба модел шарҳ дода мешавад. Қиматҳо аз 0 то 1, ки 1 маънои пешгӯии комилро дорад.

• R² танзимшуда — версияи тағйирёфтаи R², ки шумораи хусусиятҳоро дар назар мегирад.

Масалан, ҳисоб кардани MAE ва MSE дар Python бо sklearn:

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}")