此處我們列舉kaggle過(guò)往幾年中，在回歸問(wèn)題中經(jīng)常出現(xiàn)的一些評(píng)估指標(biāo)，因?yàn)樵跀?shù)據(jù)競(jìng)賽中我們更多的是考慮在特定評(píng)測(cè)指標(biāo)下如何對(duì)我們的指標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化來(lái)提升線上的排名，所以此處我們不對(duì)這些指標(biāo)的合理性進(jìn)行探討，有興趣的可以去google上探討相應(yīng)指標(biāo)在實(shí)踐生產(chǎn)中的合理性。

在下面的篇章中，我們會(huì)給出回歸問(wèn)題類的競(jìng)賽中各類評(píng)估指標(biāo)以及Top方案采用的優(yōu)化方式，便于大家查詢，此處僅列舉常用的作為參考，很多獲獎(jiǎng)的選手都是各種Loss的組合并最后做模型stacking得到的，這些我們會(huì)在后面系列的文章中慢慢提到。

1. RMSE(Root Mean Square Error)

1.1 定義

其中為測(cè)試樣本的個(gè)數(shù)，為第個(gè)樣本的真實(shí)值， 為關(guān)于第個(gè)樣本的預(yù)測(cè)結(jié)果；

1.2 案例

1. New York City Taxi Fare Prediction,2018
2. Predict Future Sales
3. House Prices - Advanced Regression Techniques
4. Restaurant Revenue Prediction
5. BigQuery-Geotab Intersection Congestion
6. Google Analytics Customer Revenue Prediction
7. Tabular Playground Series - Jan 2021
8. Elo Merchant Category Recommendation
9. Tabular Playground Series - Feb 2021

1.3 求解

RMSE可以直接優(yōu)化的函數(shù)，一般默認(rèn)選用平方損失函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化即可，很多工具包里面也稱之為L(zhǎng)2損失。

2. MSE(Mean Square Error)

2.1 定義

其中為測(cè)試樣本的個(gè)數(shù)，為第個(gè)樣本的真實(shí)值， 為關(guān)于第個(gè)樣本的預(yù)測(cè)結(jié)果；

2.2 案例

• 暫無(wú)

2.3 求解

MSE是可以直接優(yōu)化的函數(shù)，所以直接默認(rèn)選用平方損失函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化即可，很多工具包里面也稱之為L(zhǎng)2損失。

3. MAE(Mean Absolute Error)

3.1 定義

其中為樣本的個(gè)數(shù)，為第個(gè)樣本的真實(shí)值， 為關(guān)于第個(gè)樣本的預(yù)測(cè)結(jié)果；

3.2 案例

1. Allstate Claims Severity
2. Basic Regression Competition
3. How Much Did It Rain? II

3.3 求解

MAE在諸多工具包中也已經(jīng)有對(duì)應(yīng)的優(yōu)化函數(shù)，直接使用即可，有些包中也會(huì)稱之為L(zhǎng)1損失函數(shù)。

4. RMSLE(Root Mean Squared Logarithmic Error)

4.1 定義

其中為測(cè)試樣本的個(gè)數(shù)，為第個(gè)樣本的預(yù)測(cè)結(jié)果，為第個(gè)樣本的真實(shí)值。

4.2 案例

1. Walmart Recruiting II: Sales in Stormy Weather
2. Machinery Tube Pricing
3. Sberbank Russian Housing Market
4. New York City Taxi Trip Duration

4.3 求解

先對(duì)數(shù)據(jù)做log1p轉(zhuǎn)化，然后使用L2損失函數(shù)直接求解即可。

5. MAPE(Mean Absolute Percentage Error)

5.1 定義

5.2 案例

1. Cart Time Series

5.3 求解

如果采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)此類問(wèn)題進(jìn)行優(yōu)化，可以直接自己定義MAPE的Loss。

1. Choosing the correct error metric: MAPE vs. sMAPE：https://towardsdatascience.com/choosing-the-correct-error-metric-mape-vs-smape-5328dec53fac
2. What is the different MAE, MAPE, MSE, and RMSE:https://www.kaggle.com/learn-forum/52081
3. mape和smape，基于mae的回歸評(píng)價(jià)指標(biāo):https://zhuanlan.zhihu.com/p/259662864
4. Model Fit Metrics:https://www.kaggle.com/residentmario/model-fit-metrics