كيف يمكن تقييم أداء نماذج التعلم العميق في مهام الانحدار ؟

يتم تقييم أداء نماذج التعلم العميق في مهام الانحدار باستخدام مقاييس كمية تقيس الفارق بين القيم الحقيقية والقيم المتوقعة، ومن أبرزها: متوسط الخطأ المطلق (MAE: Mean Absolute Error) الذي يقيس متوسط الفروق المطلقة، و جذر متوسط مربع الخطأ (RMSE: Root Mean Squared Error) الذي يعطي وزناً أكبر للأخطاء الكبيرة، و متوسط مربع الخطأ (MSE: Mean Squared Error) الذي يُستخدم بكثرة لقياس جودة النموذج أثناء التدريب، بالإضافة إلى معامل التحديد (R² Score) الذي يوضح مدى قدرة النموذج على تفسير التباين في البيانات. هذه المقاييس تساعد على معرفة دقة النموذج، قدرته على التعميم، وحساسيته للأخطاء الكبيرة.