В чем разница между RMSE и MAE при оценке точности модели прогнозирования?

Разница между RMSE и MAE при оценке точности модели прогнозирования заключается в том, как эти показатели интерпретируют ошибки. www.statology.org scales.arabpsychology.com

MAE (средняя абсолютная ошибка) показывает среднюю абсолютную разницу между прогнозируемыми и фактическими значениями в наборе данных. www.statology.org scales.arabpsychology.com Чем ниже MAE, тем лучше модель подходит для набора данных. www.statology.org MAE не зависит от выбросов, поэтому его используют в ситуациях, когда в данных могут быть экстремальные значения. scales.arabpsychology.com

RMSE (квадратный корень из среднеквадратичной ошибки) показывает квадратный корень из среднеквадратичной разницы между прогнозируемыми и фактическими значениями в наборе данных. www.statology.org scales.arabpsychology.com Чем ниже RMSE, тем лучше модель подходит для набора данных. www.statology.org RMSE более чувствителен к наблюдениям, которые дальше от среднего. www.statology.org

Таким образом, MAE лучше подходит для ситуаций, где важны устойчивость к выбросам и средняя абсолютная величина ошибки, а RMSE — для случаев, когда приоритетом является минимизация крупных ошибок и чувствительность к наблюдениям, находящимся далеко от среднего. www.statology.org scales.arabpsychology.com

Часто оптимальной стратегией является использование обеих метрик параллельно. sky.pro Это даёт более полную картину производительности модели и помогает выявить потенциальные проблемы, которые могут быть не очевидны при использовании только одной метрики. sky.pro