MinMax масштабирование цели

Question

Я применил линейную регрессию к некоторым объектам, чтобы предсказать цель с 10-кратной перекрестной проверкой.
Была применена шкала MinMax как для объектов, так и для цели.
Затем стандартизированные функции.
Когда я запускаю модель, значение r2 равно 0,65, а MSE - 0,02.
Но когда я использую цель без масштабирования MinMax, я получаю то же значение r2, но MSE значительно увеличивается до 18 .
Мой вопрос заключается в том, должны ли мы иметь дело с целевыми объектами так же, как мы делаем с функциями в плане предварительной обработки данных? а какое из приведенных значений является правильным? потому что mse перестало быть масштабируемым без масштабирования цели.
Некоторые люди говорят, что мы тоже должны масштабировать цели, в то время как другие говорят нет.

Заранее спасибо.

Answer 1

Независимо от того, масштабируете ли вы свою цель или нет, изменится «смысл» вашей ошибки. Например, рассмотрим 2 разные цели, одну в диапазоне [0, 100] и другую [0, 10000]. Если вы запускаете модели против них (без масштабирования), MSE 20 будет означать разные вещи для двух моделей. В первом случае это будет иметь катастрофические последствия, а во втором случае это будет довольно прилично.

Так что тот факт, что вы получаете более низкую MSE с целевым диапазоном [0, 1], чем оригинал, не удивителен.

В то же время значение r2 не зависит от диапазона, поскольку оно рассчитывается с использованием отклонений.

Масштабирование позволяет сравнивать производительность модели для разных целей.

Также для некоторых типов моделей (например, NN) масштабирование будет более важным.

Надеюсь, это поможет!