Un ingeniero de ML necesita predecir los precios de los apartamentos para una ubicación particular. ¿Qué métrica de evaluación es apropiada para medir el rendimiento predictivo del modelo?

El Error Absoluto Medio (MAE) es la métrica más adecuada para predecir precios de apartamentos porque es un problema de regresión. MAE mide la magnitud promedio de los errores en un conjunto de predicciones, sin considerar su dirección. Es la suma de las diferencias absolutas entre las predicciones y los valores verdaderos, dividida por el número de observaciones. La Accuracy, AUC y F1 score son métricas para problemas de clasificación, donde el objetivo es predecir una clase o categoría, no un valor numérico continuo como el precio.