📈 Метрики и функции потерь в линейной регрессии: как выбрать лучшую модель?
— Метрики - это инструменты для оценки качества моделей машинного обучения. Они наглядно показывают человеку, насколько хорошо модель предсказывает результаты, что позволяет выявить возможные проблемы.
— Функции потерь - это способы измерения ошибки между предсказанными значениями и истинными значениями. Они помогают модели обучаться и адаптироваться к данным.
В прикрепленных фото вы найдете формулы, плюсы и минусы основных метрик и функций потерь в линейной регрессии.
В ближайшее время на нашем ютуб-канале выйдет мини-лекция про метрики и функции потерь – поэтому подписывайтесь и жмите колокольчик, чтобы не пропустить видео 🙂
Ставьте лайки на этот пост, чтобы ролик вышел быстрее) 👍
— Метрики - это инструменты для оценки качества моделей машинного обучения. Они наглядно показывают человеку, насколько хорошо модель предсказывает результаты, что позволяет выявить возможные проблемы.
— Функции потерь - это способы измерения ошибки между предсказанными значениями и истинными значениями. Они помогают модели обучаться и адаптироваться к данным.
В прикрепленных фото вы найдете формулы, плюсы и минусы основных метрик и функций потерь в линейной регрессии.
В ближайшее время на нашем ютуб-канале выйдет мини-лекция про метрики и функции потерь – поэтому подписывайтесь и жмите колокольчик, чтобы не пропустить видео 🙂
Ставьте лайки на этот пост, чтобы ролик вышел быстрее) 👍