Лекция | Метрики качества в задачах регрессии | Алексей Сергеевич Казимиров

Тайминги:
0:00 Метрики качества в задачах регрессии
6:18 Метрики качества
6:42 Среднеквадратичная ошибка
11:46 Mape
13:31 Коэффициент детерминации
17:26 Несимметричные потери
17:43 Квантильная ошибка
18:09 Вероятностный смысл
19:14 Метрика качества классификации
19:37 Качество классификации
21:07 Несбалансированные выборки
23:59 Матрица ошибок
25:51 Точность (PRECISION)
26:46 Полнота (RECALL)
28:38 Объединение точности и полноты
28:49 Арифметическое среднее
29:47 Минимум
30:07 F-мера
31:16 Классификатор
32:46 PR-кривая
39:44 ROC-кривая
40:10 AUC-ROC
40:42 Основная идея метрики
41:20 Регрессия и среднеквадратичная ошибка
43:27 Средняя абсолютная ошибка
43:37 Метод максимального правдоподобия / Как оценить неизвестный параметр по выборке?
49:30 Метод максимума правдоподобия
55:56 Модель шума
57:20 Среднеквадратичная ошибка
59:25 Переобучение регрессионных моделей
1:04:59 Ограничить веса
1:08:07 Смещение и дисперсия (BIAS-VARIANCE TRADEOFF)
1:13:04 Предсказание вероятностей
1:16:09 Оценка параметров
1:17:22 Масштаб
1:22:13 Спрямляющие пространства / нелинейные зависимости