RegressionPrimaryMetrics type

Définit des valeurs pour RegressionPrimaryMetrics.
KnownRegressionPrimaryMetrics peuvent être utilisés de manière interchangeable avec RegressionPrimaryMetrics, cette énumération contient les valeurs connues que le service prend en charge.

Valeurs connues prises en charge par le service

SpearmanCorrelation: le coefficient de classement de la corrélation de Spearman est une mesure non paramétrique de la corrélation de classement.
NormalizedRootMeanSquaredError: l’erreur carrée moyenne racine normalisée (NRMSE) du RMSE facilite la comparaison entre les modèles avec différentes échelles.
R2Score: le score R2 est l’une des mesures d’évaluation des performances pour les modèles Machine Learning basés sur la prévision.
NormalizedMeanAbsoluteError: L’erreur absolue moyenne normalisée (NMAE) est une métrique de validation pour comparer la moyenne d’erreur absolue (MAE) de la série (time) avec différentes échelles.