Средняя ошибка аппроксимации (Mean Absolute Percentage Error - MAPE) — это статистическая мера, используемая для оценки точности прогнозов или аппроксимаций. Она выражает среднюю абсолютную разницу между фактическими значениями и прогнозируемыми (или аппроксимированными) значениями в процентах. MAPE широко используется, поскольку она легко интерпретируется и выражает точность в относительных терминах, что позволяет сравнивать точность прогнозов для разных масштабов данных. Формула MAPE: MAPE = (1/n)...

Матрица ошибок (Confusion Matrix) – это мощный инструмент для оценки качества классификатора, предоставляющий детальную информацию о его работе. На ее основе можно рассчитать различные метрики, характеризующие точность прогноза. Матрица ошибок представляет собой таблицу, в которой строки соответствуют фактическим классам, а столбцы – предсказанным классам (или наоборот, в зависимости от реализации). Для бинарной классификации (два класса: положительный и отрицательный) матрица имеет вид: 1. Основы матрицы ошибок 2...