Предлагаемые методы и критерии оценки построенных значений

• Крос с-вал ид ац ия:

Кросс-валидация позволяет оценить устойчивость и обобщающую способность модели путем разделения данных на несколько обучающих и тестовых наборов. Это помогает избежать переобучения и оценить общую производительность модели на различных подвыборках данных. Кросс-валидация является важным инструментом для проверки качества и надежности модели перед ее применением на новых данных.

•Помимо перечисленных критериев, существуют и другие метрики, которые могут быть полезны при оценке качества моделей прогнозирования: средняя абсолютная процентная ошибка (MAPE), коэффициент корреляции Пирсона.