Quali metriche di valutazione sono applicabili per valutare la qualità di un modello di previsione di serie temporali? (Scegliere due.)

L'Errore quadratico medio (RMSE) è una metrica comune per i modelli di regressione, inclusi quelli di serie temporali, in quanto misura la dimensione media degli errori. Penalizza maggiormente gli errori grandi, fornendo una buona indicazione della precisione complessiva del modello. La Perdita quantilica media ponderata (wQL) è particolarmente utile per la previsione di serie temporali, specialmente quando si desidera valutare la qualità delle previsioni su diversi quantili (ad esempio, previsioni a intervallo) e assegnare pesi diversi a errori di sottostima o sovrastima, il che è cruciale in scenari come la gestione dell'inventario. Recall e LogLoss sono metriche per problemi di classificazione, non di previsione di serie temporali. InferenceLatency misura il tempo di esecuzione del modello, non la sua accuratezza predittiva.