TTE293

= ∑ =1

= = = ó

BONDAD DE AJUSTE DEL MODELO

Para evaluar el desempeño de la predicción se calcula dos principales parámetros que mide

la cantidad de error generado por el ajuste del modelo de regresión. El Error Cuadrático

Medio (MSE) es un criterio de evaluación más utilizado para medir el rendimiento del

entrenamiento de máquinas. El parámetro mide el promedio de los errores al cuadrado, y se

asume un buen desempeño cuando su valor es más cercano a 0. La función que describe la

ecuación para el parámetro MSE es:

∑( − ) 2 =1

1

=

Otro parámetro utilizado para evaluar el rendimiento del modelo es el Coeficiente de determinación ( 2 ). Describe la proporción de varianza de la variable respuesta explicada

por el modelo y relativa a la varianza total. Su valor se encuentra acotado entre 0 a 1. Al ser

adimensional, presenta la ventaja frente al MSE de ser fácil de interpretar.

La función que describe la ecuación para el 2 es:

∑(ў − ) 2 ∑( −ў 1 ) 2

2 =1−

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