‏📊 ۸ معیار کلیدی رگرسیون در یادگیری ماشین

‏انتخاب معیار (Metric) مناسب صرفاً یک بحث آکادمیک نیست، بلکه تعیین‌کننده تفاوت بین یک مدل کارآمد در محیط عملیاتی و مدلی است که اعتماد سیستم را سلب می‌کند. در اینجا هشت معیار اساسی که هر مهندس ML باید بشناسد را بررسی می‌کنیم.

‏⚡️ شاخص MAE (میانگین خطای مطلق) تفسیر ساده‌ای دارد و MSE با مجذور کردن خطاها، باعث می‌شود خطاهای بزرگ اثر سنگین‌تری داشته باشند. معیار RMSE نیز جذر MSE است که به دلیل هم‌واحد بودن با متغیر هدف، درک شهودی بهتری برای تحلیل خطا ارائه می‌دهد.

‏📊 شاخص R² نشان می‌دهد مدل چه میزان از واریانس داده‌ها را توضیح می‌دهد، در حالی که Adjusted R² با جریمه کردن ویژگی‌های غیرضروری، از تورم مصنوعی نمره و بیش‌برازش (Overfitting) جلوگیری می‌کند. برای گزارش‌های تجاری، MAPE خطای درصدی را نشان می‌دهد که البته در نزدیکی مقادیر صفر، ناپایدار عمل می‌کند.

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

#Huber_Loss #Quantile_Loss