27. Evaluation → Performance Measurement → Classification and Regression → Performance (Regression)

Este operador evaluador de performance se debe utilizar para tareas de regresión, es decir, en los casos donde el atributo label (etiqueta) tiene un tipo de valor numérico. El operador espera un Conjunto de Ejemplos de prueba como entrada, cuyos elementos tienen las etiquetas verdaderas y las pronosticadas, y entrega como salida una lista de valores de performance que se calculan de acuerdo a una lista de criterios de performance. Si ya se dio un vector de performance de entrada, este se utiliza para mantener los valores de performance.

Todos los criterios de performance se pueden activar utilizando parámetros booleanos. Sus valores pueden ser consultados por un operador ProcessLog usando los mismos nombres. El criterio principal se utiliza
para las comparaciones y debe ser especificado sólo para procesos donde se comparan los vectores de performance, por ejemplo, selección de características u otras configuraciones de procesos de meta optimización. Si no se selecciona ningún criterio principal, se asumirá que el criterio principal es el primer criterio del vector de performance resultante.

Los vectores de performance resultantes usualmente se comparan con un comparador de performance estándar que sólo compara los valores de aptitud del criterio principal. Se pueden especificar otras  implementaciones de este comparador simple utilizando el parámetro comparator_class. Esto puede ser útil por ejemplo si se desea comparar vectores de performance de acuerdo a la suma ponderada de los criterios individuales. Para implementar su propio comparador, simplemente subclase de PerformanceComparator. Tener en cuenta que para la optimización multi-objetivos real se suele utilizar otro esquema de selección en lugar de simplemente sustituir el comparador de performance.