Как метрики MAE и MSE помогают в оценке точности моделей?

Метрики MAE и MSE помогают в оценке точности моделей, позволяя количественно оценить, насколько предсказания модели отклоняются от реальных значений. sky.pro

MAE измеряет среднее абсолютное отклонение между предсказанными и фактическими значениями. sky.pro Это интуитивно понятная метрика, которая представляет «типичную» ошибку модели в тех же единицах, что и целевая переменная. sky.pro MAE устойчива к выбросам, так как использует абсолютные значения ошибок. shakhbanov.org

MSE возводит каждое отклонение в квадрат перед усреднением, что серьёзно увеличивает вес крупных ошибок. sky.pro Это делает MSE особенно чувствительной к выбросам, но также даёт ей математические свойства, полезные для оптимизации. sky.pro

При оценке качества моделей MAE и MSE часто дополняются коэффициентом детерминации R², который показывает долю дисперсии зависимой переменной, объясняемую моделью. sky.pro