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Métricas del modelo

Hola

Para predecir un parámetro eléctrico mediante el uso de parámetros de un equipo en un paso de producción particular de nuestro semiconductor Fab, utilizamos un bosque aleatorio. Si observamos el error relativo (%) del modelo, podemos ver que es muy pequeño y está alrededor del 0,5% (ver imagen adjunta). El RMSE también es bajo, pero R2 es solo del 52%.

Entonces, si miramos el porcentaje de error, podemos decir que el modelo está bien, mientras que esto parece no ser cierto si miramos a R2. ¿Cómo resolver?  

 

Gracias felice

Re: Métricas del modelo

El RMSE es una estimación de la desviación estándar de la respuesta. Se supone que es constante en todo el rango de la respuesta en el modelo. El cuadrado R estima cuánto de la varianza de respuesta no es el componente de error aleatorio. Por lo tanto, su modelo puede ser significativo, pero no será muy preciso.

Re: Métricas del modelo

Intenté calcular el error sistemático MBE en porcentaje y esto es solo 0.01%, que es prácticamente insignificante, y el error absoluto es solo 0.54%. Si utilizamos Precisión = 100-MAE = 99.46%, ese es realmente un buen valor. Lo mismo para RSME que en porcentaje es solo 0.007% al indicar una desviación promedio muy pequeña de los valores verdaderos. Una vez más parece que R2 no está dando la imagen completa.

¿Qué piensas?

 

Felice 

Re: Métricas del modelo

¿Puedes mostrar una trama de Actual por previsto ?

Re: Métricas del modelo

Hola

en adjunto la correlación solicitada.

 

 

Felice

Re: Métricas del modelo

Gracias por proporcionar esa trama.

 

La forma de los marcadores parece un rombo. No estoy seguro de qué esperar, pero es inusual.

 

También demuestra por qué el cuadrado R es aproximadamente 0.5 y por qué las predicciones no serán muy precisas. Imagine predecir la respuesta a una entrada de 131. Supongo que la respuesta pronosticada es la abscisa. Parece ser imparcial pero con alta varianza. Hay muchos datos, por lo que el intervalo de confianza en la respuesta media podría ser relativamente estrecho, pero el intervalo de predicción sería mucho más amplio.