Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
MSE (Среднеквадратичная ошибка)
Метрика, вычисляющая среднее значение квадратов ошибок, сильнее штрафующая большие ошибки по сравнению с малыми при оценке модели.
RMSE (Среднеквадратичное отклонение)
Квадратный корень из MSE, предоставляющий меру ошибки в тех же единицах, что и целевая переменная, сохраняя при этом штраф за большие ошибки.
R² (Коэффициент детерминации)
Статистический показатель, измеряющий долю дисперсии целевой переменной, объясняемую моделью, варьирующийся от 0 до 1 (или отрицательный для очень плохих моделей).
MAPE (Средняя абсолютная процентная ошибка)
Метрика, выражающая среднюю ошибку в процентах от фактических значений, облегчающая интерпретацию и сравнение между моделями или наборами данных.
RMSLE (Среднеквадратичная логарифмическая ошибка)
Вариант RMSE, примененный к логарифмам значений, особенно подходящий для данных с экспоненциальным распределением или для уменьшения влияния выбросов.
MedAE (Медианная абсолютная ошибка)
Медиана абсолютных ошибок, обеспечивающая устойчивую к выбросам меру в отличие от MAE, который использует среднее значение.
Explained Variance Score (Объясненная дисперсия)
Метрика, оценивающая долю дисперсии данных, объясняемую моделью, аналогичная R², но без ограничений на смещение предсказаний.
Mean Squared Log Error (MSLE) (Средняя квадратичная логарифмическая ошибка)
Метрика, вычисляющая среднее значение квадратов логарифмических ошибок, идеальная для предсказаний, где относительные ошибки важнее абсолютных ошибок.
Квантильная функция потерь
Асимметричная функция потерь, используемая для прогнозирования конкретных квантилей условного распределения, по-разному штрафующая за недооценку и переоценку.
Средняя абсолютная масштабированная ошибка (MASE)
Относительная метрика, сравнивающая среднюю абсолютную ошибку модели с ошибкой наивного метода-эталона, не зависящая от масштаба данных.
Симметричная средняя абсолютная процентная ошибка (SMAPE)
Симметричный вариант MAPE, избегающий проблем деления на ноль и обеспечивающий лучший баланс между переоценкой и недооценкой.
Средняя ошибка смещения (MBE)
Метрика, измеряющая систематическое смещение модели путем вычисления среднего значения неабсолютных ошибок, указывающая на тенденцию модели к переоценке или недооценке.
Относительная абсолютная ошибка (RAE)
Нормированная метрика, сравнивающая общую абсолютную ошибку модели с ошибкой наивного предиктора, выраженная как безразмерное отношение.
Корень относительной квадратичной ошибки (RRSE)
Квадратный корень из относительной квадратичной ошибки, нормирующий RMSE относительно ошибки простой эталонной модели.
Коэффициент Тейла U
Сравнительная метрика прогнозирования, измеряющая относительную производительность модели по сравнению с наивным прогнозом, где U=0 указывает на идеальное предсказание.
Эффективность Нэша-Сатклиффа (NSE)
Коэффициент эффективности, варьирующийся от -∞ до 1, измеряющий способность модели предсказывать наблюдаемые значения по сравнению со средним значением наблюдений.
Средняя направленная точность (MDA)
Метрика, оценивающая способность модели правильно предсказывать направление изменений между последовательными наблюдениями, что критически важно для финансовых приложений.
Скорректированный R²
Модифицированная версия R², корректирующая оценку в зависимости от количества предикторов в модели, предотвращая искусственное завышение при добавлении переменных.