ADPASS рекомендует материал к прочтению
Cube | D Innovate Group
26.11.2025, 14:01

Измерять точность моделей только R-квадратом — ошибка

Стратеги Cube рассказали, какую систему метрик оптимально применять для оценки точности моделирования.

Наблюдаем, что всё больше компаний обращаются к методам моделирования, чтобы оценить — какие факторы и как именно влияют на продажи, бренд-метрики или другие бизнес-KPI. Точность моделей часто измеряют коэффициентом детерминации.

R-квадрат (коэффициент детерминации) показывает, насколько хорошо модель повторяет общую динамику продаж (или другого KPI). Чем ближе к 1, тем большую долю колебаний продаж модель объясняет своими факторами.

При моделировании этот показатель часто выбирают как универсальную метрику точности. Но на деле R-квадрат сильно зависит от динамики продаж. И для продаж из разных источников может сильно отличаться.

Мы рекомендуем применять расширенный перечень метрик при моделирование в дополнение к коэффициенту детерминации. Базовые метрики могут включать:

  • R-квадрат — коэффициент детерминации;

  • MAE — Mean Absolute Error, средняя абсолютная погрешность между фактом и моделью;

  • CRPS — Continuous Ranked Probability Score, средняя абсолютная погрешность между фактом и выборкой моделей;

  • MAPE, % — Mean Absolute Percentage Error, среднее значение погрешностей по погрешностям в каждой точке;

  • WAPE, % — Weighted Absolute Percentage Error, отношение суммы абсолютных погрешностей к сумме продаж.

Вам понравится

Подкаст «Маркетинг и реальность»
28.11.2025
Karuza Digital
11.11.2025