Как метрики MAE и MSE используются в финансовых прогнозах?

Метрики MAE (средняя абсолютная ошибка) и MSE (среднеквадратичная ошибка) используются для оценки точности регрессионных моделей в финансовых прогнозах. sky.pro

MAE измеряет среднее абсолютное отклонение между предсказанными и фактическими значениями. sky.pro Эта метрика показывает «типичную» ошибку модели в тех же единицах, что и целевая переменная. sky.pro Например, в финансовой сфере MAE используется, когда важно, чтобы ошибка в 10 долларов интерпретировалась как в два раза худшая, чем ошибка в 5 долларов. loginom.ru

MSE, в свою очередь, возводит каждое отклонение в квадрат перед усреднением, что серьёзно увеличивает вес крупных ошибок. sky.pro Это делает MSE особенно чувствительной к выбросам. sky.pro В финансовых прогнозах MSE применяют, когда нужно подчеркнуть большие ошибки и выбрать модель, которая даёт меньше именно таких ошибок. loginom.ru Например, в предсказании цен акций, где крупные отклонения могут означать значительные финансовые потери. sky.pro

Часто оптимальной стратегией является использование обеих метрик параллельно. sky.pro Это даёт более полную картину производительности модели и помогает выявить потенциальные проблемы, которые могут быть не очевидны при использовании только одной метрики. sky.pro