Что такое средняя абсолютная ошибка (MAE) в машинном обучении?

Средняя абсолютная ошибка (MAE) — это часто используемый показатель оценки в задачах регрессии.

Как следует из названия, MAE — это просто среднее арифметическое или среднее всех абсолютных ошибок, абсолютная ошибка, то есть мы рассматриваем величину разницы между фактическим целевым значением и прогнозируемым значением модели. И поскольку мы рассматриваем величину, MAE всегда будет положительным.

Подобно RMSE, вы хотите, чтобы ваш показатель MAE был как можно ниже, а MAE очень устойчив к выбросам, но он не дифференцируем на нуле, что ограничит количество методов оптимизации, которые вы, возможно, захотите использовать для повышения производительности вашей модели.

Есть еще одна похожая метрика, называемая MAPE, что означает средняя абсолютная процентная ошибка, которая вычисляет среднее арифметическое всех процентных ошибок. Она часто используется и очень эффективна при работе с очень большими наборами данных. Чтобы узнать больше, оставайтесь с нами!

Пожалуйста, воспользуйтесь возможностью и поделитесь этим видео с друзьями и семьей, если вы найдете его полезным.