Как правильно выбрать метрику оценки для моделей машинного обу | Neural Networks | Нейронные сети

Как правильно выбрать метрику оценки для моделей машинного обучения.
Часть 1. Регрессионные метрики » https://www.machinelearningmastery.ru/how-to-select-the-right-evaluation-metric-for-machine-learning-models-part-1-regrression-metrics-3606e25beae0/
Часть 2. Регрессионные метрики » https://www.machinelearningmastery.ru/how-to-select-the-right-evaluation-metric-for-machine-learning-models-part-2-regression-metrics-d4a1a9ba3d74/

Метрики регрессии:
* Средняя квадратическая ошибка (MSE)
* Среднеквадратическая ошибка (RMSE)
* Средняя абсолютная ошибка (MAE)
* R в квадрате (R²)
* Скорректированный R квадрат (R²)
* Среднеквадратичная ошибка в процентах (MSPE)
* Средняя абсолютная ошибка в процентах (MAPE)
* Среднеквадратичная логарифмическая ошибка (RMSLE)