Почему средняя абсолютная ошибка MAE считается важной метрикой в машинном обучении?

Средняя абсолютная ошибка (MAE) считается важной метрикой в машинном обучении по нескольким причинам:

• Простота интерпретации. citizenside.com В отличие от других метрик ошибок, MAE легко понять и интерпретировать. citizenside.com Метрика даёт представление о том, насколько в среднем отличаются предсказания, без смещения в сторону завышения или занижения. citizenside.com
• Устойчивость к выбросам. www.geeksforgeeks.org citizenside.com В отличие от других метрик ошибок, которые могут сильно штрафовать за выбросы, MAE обрабатывает все ошибки одинаково, независимо от их величины. citizenside.com Это делает его подходящим выбором в ситуациях, где выбросы могут значительно влиять на производительность модели. citizenside.com
• Независимость от количества точек данных. www.geeksforgeeks.org Использование среднего значения делает функцию потерь независимой от количества точек данных в обучающем наборе, что позволяет метрике обеспечивать согласованную меру ошибки для наборов данных разного размера. www.geeksforgeeks.org
• Возможность сравнения. citizenside.com MAE позволяет легко сравнивать разные модели или вариации одной и той же модели. citizenside.com Чем ближе MAE к нулю, тем точнее модель. dzen.ru