1 Frage zu Accuracy

Ein Regression Layer Accuracy Report wird verwendet, um die Leistung eines Regressionsmodells zu bewerten. Hier sind einige der wichtigsten Metriken und wie sie interpretiert werden können: 1. **Mean Absolute Error (MAE)**: - **Beschreibung**: Der durchschnittliche absolute Unterschied zwischen den vorhergesagten Werten und den tatsächlichen Werten. - **Interpretation**: Ein niedriger MAE-Wert bedeutet, dass die Vorhersagen des Modells im Durchschnitt nahe an den tatsächlichen Werten liegen. 2. **Mean Squared Error (MSE)**: - **Beschreibung**: Der durchschnittliche der quadrierten Unterschiede zwischen den vorhergesagten Werten und den tatsächlichen Werten. - **Interpretation**: Ein niedriger MSE-Wert zeigt an, dass die Vorhersagen des Modells im Durchschnitt nahe an den tatsächlichen Werten liegen, wobei größere Fehler stärker gewichtet werden. 3. **Root Mean Squared Error (RMSE)**: - **Beschreibung**: Die Quadratwurzel des MSE. - **Interpretation**: RMSE gibt die durchschnittliche Abweichung der Vorhersagen von den tatsächlichen Werten in derselben Einheit wie die Zielvariable an. Ein niedriger RMSE-Wert ist wünschenswert. 4. **R-squared (R²)**: - **Beschreibung**: Der Anteil der Varianz in den Zielvariablen, der durch das Modell erklärt wird. - **Interpretation**: Ein R²-Wert nahe 1 bedeutet, dass das Modell die Varianz der Zielvariablen gut erklärt. Ein Wert nahe 0 bedeutet, dass das Modell wenig bis keine Erklärungskraft hat. 5. **Adjusted R-squared**: - **Beschreibung**: Eine modifizierte Version von R², die die Anzahl der Prädiktoren im Modell berücksichtigt. - **Interpretation**: Nützlich, wenn mehrere Prädiktoren verwendet werden, da es eine genauere Bewertung der Modellanpassung bietet. 6. **Residuals**: - **Beschreibung**: Die Differenzen zwischen den tatsächlichen Werten und den vorhergesagten Werten. - **Interpretation**: Die Analyse der Residuen kann helfen, Muster oder Anomalien zu identifizieren, die auf Probleme im Modell hinweisen könnten. 7. **Mean Bias Deviation (MBD)**: - **Beschreibung**: Der durchschnittliche Unterschied zwischen den vorhergesagten und den tatsächlichen Werten. - **Interpretation**: Ein positiver Wert zeigt eine systematische Überschätzung, ein negativer Wert eine systematische Unterschätzung durch das Modell an. Durch die Analyse dieser Metriken kannst du die Genauigkeit und Zuverlässigkeit deines Regressionsmodells besser verstehen und gegebenenfalls Anpassungen vornehmen, um die Modellleistung zu verbessern.