Метрика MAE (Mean Absolute Error) помогает оценить эффективность модели в машинном обучении, измеряя среднее абсолютное отклонение каждого прогноза от соответствующего фактического значения. 2

Чем ниже значение MAE, тем лучше модель делает точные прогнозы. 1 Если MAE равна 0, это указывает на идеальное соответствие прогнозов реальным значениям. 2

Некоторые способы, как MAE помогает оценить эффективность модели:

• Оценка точности регрессионных моделей. 1 MAE позволяет измерить, насколько хорошо модель предсказывает непрерывные числовые значения. 1
• Прогнозирование временных рядов. 1 Сравнивая предсказанные значения с фактическими во времени, MAE помогает оценить, насколько хорошо модели прогнозирования улавливают основные закономерности и тренды в данных временных рядов. 1
• Оценка точности методов заполнения пропусков в данных. 1 Сравнивая заполненные значения с фактическими, MAE помогает оценить эффективность разных методов заполнения пропусков в данных. 1
• Сравнение и выбор лучшей модели. 1 Рассчитав MAE для каждой модели, можно выбрать ту, у которой этот показатель ниже: она имеет лучшую производительность в прогнозировании и наиболее точна среди альтернатив. 1
• Мониторинг и улучшение модели. 1 Периодически рассчитывая MAE на новых данных, можно выявить снижение точности прогнозирования, что может указывать на необходимость улучшения или обновления модели. 1