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Funções-perda alternativas para seleção de modelos de previsão

Em um post passado, abordei uma métrica alternativa para medir a acurácia de modelos de previsão. A risk measure buscava eliminar a possibilidade de escolher modelos com chances de entregar valores extremos. A ideia aqui é ser um tanto mais geral. O problema de escolher um modelo de previsão geralmente consiste em minimizar alguma métrica, sendo comum o erro absoluto médio (MAE) ou a raiz do erro quadrado médio (RMSE). Essas métricas funcionam como funções-perda, isto é, elas expressam um objetivo.