Простыми словами про метрики в ИИ. Регрессия. MSE, RMSE, MAE, R-квадрат, MAPE

[muxa_ru]

Не спрашивайте зачем это нужно и какой в этом практический смысл - просто сделайте :)

В одной короткой строчке уместилось исчерпывающее описание ситуации на рынке - "просто запихните данные в формулу и с умным видом отдайте заказчику результат".

[Devastor87]

Хороший джентльменский набор, плюсую! 😏👍

[flamehj]

RMSE или среднеквадратическая ошибка - это младший брат MSE. Чтобы ее посчитать нужно просто взять квадрат из MSE!

Не квадрат, а корень квадратный!

Вычтем из предсказанной цены среднюю предсказанную цену и возведем это в
квадрат (четвертый зеленый столбик 4). P.S. Не спрашивайте зачем это
нужно и какой в этом практический смысл - просто сделайте :)

Так считается дисперсия отклонений от среднего)

[troitskii]

1. Спасибо, что заметили! Поправлю!

2. Да, понимаю, но тут я пытаюсь максимально просто написать, чтобы понял среднестатистический гуманитарий. Спасибо, что уточнили это. Я напишу в скобках.

[GIP3]

просто взять квадрат из MSE!

В нашем случае получится 57912. А не корень квадратный?

[troitskii]

Спасибо, что заметили! Поправлю!

[illusive_man_2000]

Поделим третий зеленый столбик на предсказанную цену квартиру из желтой таблички. То есть поделим разницу между предсказанной и реальной ценой квартиры по модулю на предсказанную стоимость квартиры.

Так для MAPE делить нужно не на предсказанное значение, а на реальную цену.