Funciones de costo utilizadas para evaluar modelos de regresión
Hay varias funciones de costo que puede utilizar para evaluar el rendimiento de los modelos de regresión. Algunas de las más comunes incluyen las siguientes:
- Error cuadrático medio (MSE)
- Error absoluto medio (MAE)
- Coeficiente de determinación (R2)
Cada una de estas funciones genera una "puntuación" que puede utilizar para guiar sus esfuerzos de ajuste. Por ejemplo, puede buscar una puntuación más baja o más alta (dependiendo de la función) entre varios modelos relacionados para ver cuál se desempeña mejor de acuerdo con esa métrica. Sin embargo, al igual que las métricas de clasificación, no hay una salida de puntuación objetivamente "buena" por ninguna de estas métricas de regresión. Las puntuaciones dependen en gran medida de la naturaleza de los datos, incluido el rango de valores de la etiqueta. Por lo tanto, es importante considerar las puntuaciones de costos como un método de comparación, no como una forma de determinar el rendimiento absoluto de los modelos de regresión.
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