Шаг 165.
Введение в машинное обучение с использованием Python. Оценка и улучшение качества модели. Метрики качества модели и их вычисление. Метрики регрессии

    На этом шаге мы рассмотрим использование этих метрик.

    Оценить качество регрессии можно таким же способом, которой мы использовали для классификации, например, сравнив количество завышенных и заниженных расчетных значений зависимой переменной. Однако в большинстве рассмотренных примеров будет достаточно применения R², который в методе score используется по умолчанию для всех моделей регрессии. Иногда бизнес-решения принимаются на основе среднеквадратической ошибки или средней абсолютной ошибки, что является стимулом для использования этих метрик при настройке моделей. Однако в целом мы пришли к выводу, что с точки зрения оценки качества регрессионных моделей R² является более понятной метрикой.

    На следующем шаге мы рассмотрим использование метрик оценки для отбора модели.

Предыдущий шаг Содержание Следующий шаг