В чем разница между среднеквадратичной ошибкой и средней абсолютной ошибкой?

Разница между среднеквадратичной ошибкой (MSE) и средней абсолютной ошибкой (MAE) заключается в том, как они измеряют разницу между прогнозируемыми и фактическими значениями. www.studytonight.com shakhbanov.org

Среднеквадратичная ошибка (MSE) измеряет среднее значение квадратов разностей между прогнозируемыми и фактическими значениями. netology.ru {8-host} Грубые ошибки становятся более заметными благодаря тому, что ошибка прогноза возводится в квадрат. netology.ru Чем меньше значение MSE, тем меньше грубых ошибок даёт модель. netology.ru

Средняя абсолютная ошибка (MAE) измеряет среднее абсолютное отклонение каждого прогноза от соответствующего фактического значения. shakhbanov.org Если MAE равна 0, это указывает на идеальное соответствие прогнозов реальным значениям. shakhbanov.org Чем выше значение MAE, тем больше ошибок в прогнозах модели. shakhbanov.org

Таким образом, MSE сильнее штрафует за большие отклонения, чем MAE, и поэтому более чувствителен к выбросам. {7-host} MAE, в свою очередь, подходит для случаев, когда требуется равное отношение ко всем ошибкам, независимо от их величины. {8-host}

Выбор между MSE и MAE зависит от конкретной задачи и предпочтений исследователя. {6-host} Например, если большие отклонения критичны для приложения, лучше использовать MAE, а если необходимо сильно штрафовать большие ошибки, то лучше использовать MSE. {6-host}