Если вы имеете в виду ошибку, то все зависит от задачи. В каких то задачах можно использовать mse, в каких-то mae, особо извращённые msle. Я же предпочитаю MAPE - mean absolute percentage error. Она более универсальная, но опять же, все зависит от распределения величины при обучении.
Если вы уверены, что в ваших данных нет очень больших выбросов (качественные данные, например, собранные исправными датчиками), то самой информативной является RMSE (или MSE, если не важна физическая размерность прогнозируемой в... Читать далее
Эксперт по оптимизации инвестиционного портфеля и прогнозированию биржевых цен.
Перейти на forecast.nanoquant.ru
3 эксперта согласны
Борис Державец
14 июл 2022подтверждает
Логично - MSE наказывает большие ошибки.MAE в меньшей степени. Отрицательный R² означает, что ваши дела хуже, чем... Читать дальше