Tutorial: ¿Cómo medir la calidad de los PRONÓSTICOS de Series de Tiempo? (RMSE, MAE, MAPE)

🔥🔥Curso Pronósticos de Series de Tiempo con Regresión: https://codificandobits.com/curso/pro... 🔥🔥 🔥🔥Asesorías y formación personalizada: https://codificandobits.com/servicios/ 🔥🔥 En este tutorial veremos qué son y cómo usar las métricas RMSE, MAE y MAPE para cuantificar la calidad de los pronósticos realizados sobre una Serie de Tiempo. Un conjunto de métricas clave al construir modelos predictivos para este tipo de series. Enlace al notebook y al set de datos: https://drive.google.com/drive/folder... 00:00 Introducción 01:45 Organización del tutorial 03:00 ¿Qué es la calidad de los pronósticos y para qué cuantificarla? 08:50 Las métricas de desempeño más usadas: RMSE, MAE y MAPE 30:23 ¿Cómo usar las métricas para medir el desempeño de un modelo? 33:06 Conclusión 🔴 ** VISITA WWW.CODIFICANDOBITS.COM ** En el sitio web encontrarás la Academia Online con cursos, proyectos y tutoriales que te ayudarán a construir tu carrera en Inteligencia Artificial, Ciencia de Datos y Machine Learning. 🔴 ** ÚNETE A CODIFICANDO BITS Y SÍGUEME EN MIS REDES SOCIALES ** ✅ Sitio web: https://www.codificandobits.com ✅ LinkedIn:   / msotaquira   🔴 ** ACERCA DE MÍ ** Soy Miguel Sotaquirá, el creador de Codificando Bits, doctor en Bioingeniería y desde el año 2017 soy un apasionado de la Ciencia De Datos y la Inteligencia Artificial. En la actualidad me dedico por completo a divulgar contenido y a brindar asesoría a personas y empresas sobre estos temas. 🔴 ** ACERCA DE CODIFICANDO BITS ** El objetivo de Codificando Bits es inspirar y difundir el conocimiento en las áreas de Machine Learning, Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos. #machinelearning #cienciadedatos #datascience