Блокноты и исходные данные урока github.com/aik...
В MAPE модуль лучше модуль на всё выражение, ибо в случае отрицательных исходных данных будем просто уменьшать ошибку
Именно модуль при суммировании ошибок. Иначе получим MPE, тоже полезная метрика.
@@aikula999 модуль на числитель и знаменатель
Наверное стаднартная ошибка и MSE всё-таки разные показатели хотя и близкие по структуре
Да, все верно. Они несколько отличаются при расчете. Но с учетом всего разного, в данном случае это не столь принципиально. Те делим на n или на n-1.
@@aikula999 я немного не об этом
@@aikula999 я про то что среднее исходных данных это их среднее, а прогноз пусть и хороший это всё-таки нечто эфимерное))
Добрый день! Подскажите, где можно скачать вашу функцию metrics? Можете поделиться?
Добрый день, ниже видео есть ссылка на Github github.com/aikula/f2forecast Сама функция в файле f2forecast.py
Пікірлер: 9
В MAPE модуль лучше модуль на всё выражение, ибо в случае отрицательных исходных данных будем просто уменьшать ошибку
@aikula999
3 жыл бұрын
Именно модуль при суммировании ошибок. Иначе получим MPE, тоже полезная метрика.
@homasonya8178
3 жыл бұрын
@@aikula999 модуль на числитель и знаменатель
Наверное стаднартная ошибка и MSE всё-таки разные показатели хотя и близкие по структуре
@aikula999
3 жыл бұрын
Да, все верно. Они несколько отличаются при расчете. Но с учетом всего разного, в данном случае это не столь принципиально. Те делим на n или на n-1.
@homasonya8178
3 жыл бұрын
@@aikula999 я немного не об этом
@homasonya8178
3 жыл бұрын
@@aikula999 я про то что среднее исходных данных это их среднее, а прогноз пусть и хороший это всё-таки нечто эфимерное))
Добрый день! Подскажите, где можно скачать вашу функцию metrics? Можете поделиться?
@aikula999
2 жыл бұрын
Добрый день, ниже видео есть ссылка на Github github.com/aikula/f2forecast Сама функция в файле f2forecast.py