Cuadro comparativo de la función de pérdida de calidad

Función de pérdida de calidad	Descripción	Ventajas	Desventajas
Mean squared error (MSE)	Calcula la media de la diferencia al cuadrado entre los valores reales y los valores predichos.	Es fácil de implementar y es adecuado para problemas con muchas variables de salida.	No es adecuado para problemas con valores atípicos, ya que los errores se amplifican por el cuadrado.
Mean absolute error (MAE)	Calcula la media de la diferencia absoluta entre los valores reales y los valores predichos.	Es menos sensible a los valores atípicos que MSE.	No tiene en cuenta la dirección de los errores, lo que puede ser un problema en algunos casos.
Root mean squared error (RMSE)	Es la raíz cuadrada de la media de la diferencia al cuadrado entre los valores reales y los valores predichos.	Es una medida fácil de interpretar y es adecuada para comparar modelos entre sí.	Es sensible a los valores atípicos y puede ser difícil de interpretar en algunos casos.
Mean absolute percentage error (MAPE)	Calcula el porcentaje medio de error absoluto entre los valores reales y los valores predichos.	Es fácil de interpretar y es adecuado para problemas con valores de salida en diferentes escalas.	No funciona bien cuando los valores reales son cercanos a cero.

Este cuadro comparativo muestra las diferentes funciones de pérdida de calidad que se pueden utilizar para evaluar la precisión de los modelos de aprendizaje automático. Cada función tiene sus propias ventajas y desventajas, por lo que es importante seleccionar la función adecuada para el problema específico que se está abordando. El MSE es una buena opción para problemas con muchas variables de salida, mientras que el MAE es menos sensible a los valores atípicos. El RMSE es fácil de interpretar y útil para comparar modelos, pero puede ser sensible a los valores atípicos. El MAPE es adecuado para problemas con valores de salida en diferentes escalas, pero no funciona bien cuando los valores reales son cercanos a cero.

Deja una respuesta Cancelar la respuesta