मॉडल के प्रदर्शन की तुलना

प्लॉटिंग से आपको यह समझने में आसानी होती है कि मॉडल कहाँ अच्छा काम करता है और कहाँ नहीं। कई बार ऐसा भी अच्छा होता है कि हमारे पास एक ऐसा सांख्यिकीय स्कोर हो जो मॉडल को एक संख्या में आँके। इससे आप किसी मॉडल की गुणवत्ता को माप सकते हैं और बहुत से मॉडलों के बीच तुलना कर सकते हैं। एक आम मीट्रिक है root mean square error (अक्सर "RMSE" कहा जाता है), जिसमें रेजिडुअल्स का वर्ग लिया जाता है, फिर उनका औसत, और फिर उसका वर्गमूल। किसी दिए गए डेटासेट पर छोटा RMSE बेहतर प्रेडिक्शन को दर्शाता है। (आम तौर पर, आप अलग-अलग डेटासेट्स के बीच तुलना नहीं कर सकते, सिर्फ़ एक ही डेटासेट पर अलग मॉडलों की तुलना कर सकते हैं। कभी-कभी डेटासेट्स को नॉर्मलाइज़ करके उनके बीच तुलना संभव होती है।)

यहाँ आप gradient boosted trees और random forest मॉडलों की तुलना करेंगे।