No video

05 Стандартные метрики точности прогнозирования временных рядов

Блокноты и исходные данные урока github.com/aik...

Пікірлер: 9

  • @homasonya8178
    @homasonya81783 жыл бұрын

    В MAPE модуль лучше модуль на всё выражение, ибо в случае отрицательных исходных данных будем просто уменьшать ошибку

  • @aikula999

    @aikula999

    3 жыл бұрын

    Именно модуль при суммировании ошибок. Иначе получим MPE, тоже полезная метрика.

  • @homasonya8178

    @homasonya8178

    3 жыл бұрын

    @@aikula999 модуль на числитель и знаменатель

  • @homasonya8178
    @homasonya81783 жыл бұрын

    Наверное стаднартная ошибка и MSE всё-таки разные показатели хотя и близкие по структуре

  • @aikula999

    @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

    @homasonya8178

    3 жыл бұрын

    @@aikula999 я немного не об этом

  • @homasonya8178

    @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))

  • @user-wr7vn3ve5e
    @user-wr7vn3ve5e2 жыл бұрын

    Добрый день! Подскажите, где можно скачать вашу функцию metrics? Можете поделиться?

  • @aikula999

    @aikula999

    2 жыл бұрын

    Добрый день, ниже видео есть ссылка на Github github.com/aikula/f2forecast Сама функция в файле f2forecast.py

Келесі