RÉGRESSION / 07 · EXPLICATION
Une métrique résume les erreurs
Une métrique transforme un vecteur de résidus en un indicateur numérique.
Le choix dépend de ce que représente une erreur dans l’application. Une même prédiction peut être décrite en unités physiques, au carré, en pourcentage ou relativement à une référence.
À retenir
- 01
MSE et RMSE accentuent les grandes erreurs ; MAE est moins sensible aux valeurs extrêmes.
- 02
MAPE décrit une erreur relative, mais devient problématique près de zéro.
- 03
R² compare la somme des erreurs au carré à celle d’une prédiction constante de référence.
- 04
Les métriques doivent être calculées sur les mêmes observations pour comparer deux modèles. Plus faible est meilleur pour les erreurs ; plus élevé est meilleur pour R².
Les slides d’explication ne donnent pas lieu à une validation de code.