Durante l'addestramento di un modello di regressione che predice il tempo di consegna in minuti, quali metriche di valutazione dovrebbe usare il data scientist? (Scegliere due.)

Per un modello di regressione che predice un valore continuo come il tempo di consegna, le metriche più appropriate misurano l'entità dell'errore di previsione. L'Errore Quadratico Medio (MSE) calcola la media dei quadrati degli errori, penalizzando maggiormente gli errori grandi. La Radice dell'Errore Quadratico Medio (RMSE) è la radice quadrata dell'MSE, fornendo una metrica nella stessa unità della variabile target (minuti in questo caso), rendendola più interpretabile. InferenceLatency è una metrica di performance del modello, non di accuratezza. Precision e Accuracy sono metriche utilizzate per problemi di classificazione, non di regressione.