В чем основные отличия между MSE и MAE при оценке результатов моделей?

Основные отличия между MSE (средняя квадратичная ошибка) и MAE (средняя абсолютная ошибка) при оценке результатов моделей заключаются в том, как они учитывают ошибки: shakhbanov.org

• Единицы измерения. shakhbanov.org MAE измеряется в тех же единицах, что и исходные данные, что делает её легко интерпретируемой. shakhbanov.org MSE измеряется в квадрате единиц измерения исходных данных. shakhbanov.org
• Устойчивость к выбросам. shakhbanov.org MAE устойчива к выбросам, так как использует абсолютные значения ошибок. shakhbanov.org Большие ошибки не усиливаются. shakhbanov.org MSE более чувствителен к выбросам, так как включает квадраты ошибок. shakhbanov.org Большие ошибки имеют более значительный вклад в общую метрику. shakhbanov.org
• Чувствительность к масштабу. shakhbanov.org MAE не зависит от масштаба данных, что означает, что она одинаково хорошо работает как для маленьких, так и для больших значений. shakhbanov.org MSE зависит от масштаба данных из-за квадратичной природы, что может привести к проблемам интерпретации и оптимизации. shakhbanov.org

Выбор между MSE и MAE зависит от конкретных характеристик данных и целей задачи моделирования. thisvsthat.io