एआई शब्दावली
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का पूर्ण शब्दकोश
MSE (माध्य वर्ग त्रुटि)
मॉडल मूल्यांकन में बड़ी त्रुटियों को छोटी त्रुटियों की तुलना में अधिक दंडित करते हुए, त्रुटियों के वर्गों के औसत की गणना करने वाला मेट्रिक।
RMSE (मूल माध्य वर्ग त्रुटि)
MSE का वर्गमूल, लक्ष्य चर के समान इकाई में त्रुटि माप प्रदान करता है और साथ ही बड़ी त्रुटियों के दंड को बनाए रखता है।
R² (निर्धारण गुणांक)
लक्ष्य चर के प्रसरण के अनुपात को मापने वाला सांख्यिकीय संकेतक जो मॉडल द्वारा समझाया गया है, 0 और 1 के बीच भिन्न होता है (या बहुत खराब मॉडलों के लिए नकारात्मक)।
MAPE (माध्य निरपेक्ष प्रतिशत त्रुटि)
वास्तविक मूल्यों के प्रतिशत में औसत त्रुटि व्यक्त करने वाला मेट्रिक, मॉडल या डेटासेट के बीच व्याख्या और तुलना को सुविधाजनक बनाता है।
RMSLE (मूल माध्य वर्ग लघुगणक त्रुटि)
मूल्यों के लघुगणक पर लागू RMSE का प्रकार, विशेष रूप से घातीय वितरण वाले डेटा के लिए या आउटलायर्स के प्रभाव को कम करने के लिए उपयुक्त।
MedAE (माध्यिका निरपेक्ष त्रुटि)
निरपेक्ष त्रुटियों की माध्यिका, MAE के विपरीत आउटलायर्स के प्रति मजबूत माप प्रदान करती है जो औसत का उपयोग करती है।
व्याख्या की गई प्रसरण स्कोर
मॉडल द्वारा समझाए गए डेटा के प्रसरण के अनुपात का मूल्यांकन करने वाला मेट्रिक, R² के समान लेकिन पूर्वानुमानों के पूर्वाग्रह पर बिना बाधा के।
माध्य वर्ग लघुगणक त्रुटि (MSLE)
लघुगणक त्रुटियों के वर्गों के औसत की गणना करने वाला मेट्रिक, उन पूर्वानुमानों के लिए आदर्श जहां सापेक्ष त्रुटियां निरपेक्ष त्रुटियों से अधिक महत्वपूर्ण हैं।
क्वांटाइल लॉस
सशर्त वितरण के विशिष्ट क्वांटाइल्स की भविष्यवाणी के लिए उपयोग की जाने वाली असममित हानि फ़ंक्शन, जो कम आंकने और अधिक आंकने पर अलग-अलग दंड देती है।
मीन एब्सोल्यूट स्केल्ड एरर (MASE)
सापेक्ष मीट्रिक जो मॉडल की औसत पूर्ण त्रुटि की तुलना एक सरल संदर्भ विधि से करती है, जो डेटा के पैमाने से स्वतंत्र होती है।
एसएमएपीई (सिमेट्रिक मीन एब्सोल्यूट परसेंटेज एरर)
एमएपीई का सममित रूप जो शून्य से विभाजन की समस्याओं से बचता है और अधिक आंकने और कम आंकने के बीच बेहतर संतुलन प्रदान करता है।
मीन बायस एरर (MBE)
गैर-पूर्ण त्रुटियों के औसत की गणना करके मॉडल के व्यवस्थित पूर्वाग्रह को मापने वाली मीट्रिक, जो दर्शाती है कि मॉडल अधिक आंकने या कम आंकने की प्रवृत्ति रखता है।
रिलेटिव एब्सोल्यूट एरर (RAE)
सामान्यीकृत मीट्रिक जो मॉडल की कुल पूर्ण त्रुटि की तुलना एक सरल पूर्वानुमानकर्ता से करती है, जिसे इकाई-रहित अनुपात के रूप में व्यक्त किया जाता है।
रूट रिलेटिव स्क्वेर्ड एरर (RRSE)
सापेक्ष वर्ग त्रुटि का वर्गमूल, जो आरएमएसई को एक सरल संदर्भ मॉडल की त्रुटि के सापेक्ष सामान्य करता है।
थील का यू गुणांक
तुलनात्मक पूर्वानुमान मीट्रिक जो एक सरल पूर्वानुमान के सापेक्ष मॉडल के सापेक्ष प्रदर्शन को मापती है, जहां U=0 एक आदर्श पूर्वानुमान को दर्शाता है।
नैश-सटक्लिफ़ दक्षता (NSE)
-∞ से 1 तक भिन्न होने वाला दक्षता गुणांक, जो अवलोकनों के औसत की तुलना में मॉडल की अवलोकित मूल्यों की भविष्यवाणी करने की क्षमता को मापता है।
मीन डायरेक्शनल एक्यूरेसी (एमडीए)
मॉडल की सफलता का माप जो क्रमिक अवलोकनों के बीच परिवर्तनों की दिशा को सही ढंग से भविष्यवाणी करने की क्षमता का मूल्यांकन करता है, जो वित्तीय अनुप्रयोगों के लिए महत्वपूर्ण है।
समायोजित आर²
आर² का संशोधित संस्करण जो मॉडल में भविष्यवक्ताओं की संख्या के आधार पर स्कोर को समायोजित करता है, चर जोड़ते समय कृत्रिम अधिमूल्यांकन से बचाता है।