Какие метрики оценки применимы для оценки качества модели прогнозирования временных рядов? (Выберите две.)

RMSE (Root Mean Square Error) является стандартной метрикой для оценки моделей регрессии, включая прогнозирование временных рядов. Она измеряет среднюю величину ошибок, придавая больший вес крупным ошибкам, что важно для оценки точности прогнозов. wQL (Average Weighted Quantile Loss) используется для оценки моделей квантильной регрессии, которые прогнозируют не только среднее значение, но и распределение возможных значений. Это особенно полезно при прогнозировании временных рядов, где важна оценка неопределенности и диапазонов прогнозов. Recall и LogLoss не подходят, так как они используются для задач классификации. InferenceLatency является метрикой производительности, а не качества модели.