Métricas

Minerva proporciona clases para evaluar el rendimiento de modelos de machine learning.

Uso Básico

Example.java

import com.minerva.core.primitives.Vector;
import com.minerva.metrics.RegressionMetrics.RegressionMetrics;
import com.minerva.models.regression.impl.LinearRegression;
 
// Entrenar modelo
LinearRegression model = new LinearRegression();
model.fit(X, y);
Vector yPred = model.predict(X);
 
// Calcular métricas
RegressionMetrics metrics = new RegressionMetrics();
double r2 = metrics.R2(y, yPred);
double rmse = metrics.RMSE(y, yPred);

Métricas Disponibles

Regresión

Método	Descripción	Rango	Mejor
`MAE`	Mean Absolute Error	[0, ∞)	0
`MSE`	Mean Squared Error	[0, ∞)	0
`RMSE`	Root Mean Squared Error	[0, ∞)	0
`R2`	Coeficiente de Determinación	(-∞, 1]	1
`R2adj`	R² Ajustado	(-∞, 1]	1
`MAPE`	Mean Absolute Percentage Error	[0, ∞)	0