Foro de debate módulo 4

Al evaluar el rendimiento de un método en regresión, además del error cuadrático medio (MSE), existen otras medidas importantes a considerar:

•  Error Absoluto Medio (MAE): Esta medida calcula la media de las diferencias absolutas entre las predicciones del modelo y los valores reales. Es útil porque proporciona una idea de cuán cerca están las predicciones del valor real, sin considerar la dirección del error.
• Error Porcentual Absoluto Medio (MAPE): El MAPE calcula el promedio de los errores porcentuales absolutos entre las predicciones y los valores reales. Es una medida útil para evaluar el rendimiento del modelo en términos de precisión porcentual.
• Coeficiente de determinación (R^2): R^2 es una medida que indica la proporción de la varianza en la variable dependiente que es predecible a partir de la variable independiente(s). R^2 varía de 0 a 1, donde 1 indica un ajuste perfecto del modelo a los datos y 0 indica que el modelo no explica la variabilidad de los datos.

Estas medidas proporcionan una visión más completa del rendimiento de un modelo en regresión y son ampliamente utilizadas en la evaluación de algoritmos de aprendizaje automático.

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When evaluating the performance of a regression method, in addition to the mean squared error (MSE), there are other important measures to consider:

• Mean Absolute Error (MAE): this measure calculates the mean of the absolute differences between model predictions and actual values. It is useful because it provides an idea of how close the predictions are to the actual value, without considering the direction of the error.
• Mean Absolute Percentage Error (MAPE): MAPE calculates the average of the absolute percentage errors between the predictions and the actual values. It is a useful measure to evaluate model performance in terms of percentage accuracy.
• Coefficient of determination (R^2): R^2 is a measure that indicates the proportion of the variance in the dependent variable that is predictable from the independent variable(s). R^2 ranges from 0 to 1, where 1 indicates a perfect fit of the model to the data and 0 indicates that the model does not explain the variability in the data.

These measures provide a more complete view of the performance of a model in regression and are widely used in the evaluation of machine learning algorithms.