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--- clase:iabd:pia:2eval:tema08.metricas_regresion [2025/02/02 20:20]
admin [Coeficiente de determinación o R²]
+++ clase:iabd:pia:2eval:tema08.metricas_regresion [2025/02/02 22:10] (actual)
admin [Selección de métricas de regresión]
@@ Línea 157: / Línea 157: @@
   * {{:clase:iabd:pia:2eval:errores_frecuentes_interpretacion_coeficiente_determinacion.pdf|Errores frecuentes en la interpretación del coeficiente de determinación lineal}}
-===== Coeficiente de determinación ajustado o R²-ajustado =====
+===== Coeficiente de determinación ajustado o R²ajustado =====
 Como acabamos de comentar el Coeficiente de determinación tiene el problema de que tiende a 1 cuantos más características haya es decir cuantas más columnas tenga la hay.
 Se suele expresar como que hay una alta dimensionalidad.
@@ Línea 196: / Línea 196: @@
       * MSE eleva el error al cuadrado y la regresión al intentar minimizar dicho error , tiende a ir hacia ese dato anómalo. Por lo que MSE tiene más en cuenta los datos anómalos.
       * Por contra si los datos "anómalos" realmente no son anómalos sino situaciones "normales" pero poco frecuentes, deberíamos usar MSE.
+  * Mejor usar  $R^2$  pero como suele haber mucha características, es mejor usar  $\bar{R^2}$
+  * Entre RMSE y  $\bar{R^2}$  se debe usar RMSE si estamos comparando distintos modelos con los mismos datos ya que en ese caso no nos afecta que haya alta dimensionalidad.
 <note warning>Recordar que como función de coste es mejor usar MSE que MAE ya que en MAE la derivada es constante.</note>

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