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. 2 В отличие от других метрик ошибок, MAE легко понять и интерпретировать. 2 Метрика даёт представление о том, насколько в среднем отличаются предсказания, без смещения в сторону завышения или занижения. 2
• Устойчивость к выбросам. 12 В отличие от других метрик ошибок, которые могут сильно штрафовать за выбросы, MAE обрабатывает все ошибки одинаково, независимо от их величины. 2 Это делает его подходящим выбором в ситуациях, где выбросы могут значительно влиять на производительность модели. 2
• Независимость от количества точек данных. 1 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. 1
• Возможность сравнения. 2 MAE позволяет легко сравнивать разные модели или вариации одной и той же модели. 2 Чем ближе MAE к нулю, тем точнее модель. 3