¿Qué métricas de evaluación son aplicables para evaluar la calidad de un modelo de pronóstico de series temporales? (Elija dos).

El Error Cuadrático Medio (RMSE) es una métrica común para modelos de regresión y series temporales, ya que mide la magnitud promedio de los errores. Penaliza los errores grandes más que los pequeños, lo que es útil para evaluar la precisión del pronóstico. La Pérdida Cuantil Ponderada Promedio (wQL) es adecuada para modelos de pronóstico de series temporales, especialmente cuando se busca evaluar la precisión de los pronósticos de cuantiles, lo que permite capturar la incertidumbre y el rango de posibles resultados. Recall y LogLoss son métricas para problemas de clasificación, no de pronóstico de series temporales. InferenceLatency es una métrica de rendimiento del modelo, no de calidad del pronóstico.