📄️ Оценка качества регрессионных прогнозов
Методы оценки качества прогнозов в задаче регрессии. Меры MSE, RMSE, коэффициент детерминации, MAE, MAPE, WAPE; их сравнительный анализ.
📄️ Оптимизация по целевым мерам качества
Особенности повышения качества регресионных прогнозов.
📄️ Конечные меры эффективности
Ключевые показатели эффективности (key performance indicators, KPI) и их связь со стандартными мерами качества моделей машинного обучения.
📄️ Поточечный график
Визуализация ошибок прогнозирования в задаче регрессии.