回帰の採点方法の選び方は？

Question

R squareの他に、Gradient Boosting Regressor、Random Forest Regressor、SVRなどRegressorを評価するための効果的で分かりやすいスコアリング方法があることはご存じですか？

さまざまなスコアリング方法がある場合は、その中から選択する際に考慮すべき要因は何か。ありがとうございました！

Answer 1

オーバーフィットを処理する必要があります。 R-スクエアはそれを世話しません。もしyがwは、xが入力され、元の出力であり、ラムダモデルを制限するための重みであり

(y - w.x)^2 + lambda*(w.w) 

ような、重みのための成分を用いて調整R-正方形又は最小二乗誤差を使用することができますwxが予測される出力となるようにモデルの派生重みを計算します。