В каких ситуациях лучше использовать MSE, а в каких — MAE?

Выбор между MSE (средняя квадратичная ошибка) и MAE (средняя абсолютная ошибка) зависит от конкретной ситуации и характера данных. www.numberanalytics.com

MSE используют, когда важно минимизировать влияние больших ошибок. zentyx.ru Метрику применяют в ситуациях, где нужно подчеркнуть грубые ошибки и выбрать модель, которая даёт меньше таких ошибок. neerc.ifmo.ru Некоторые ситуации, в которых используют MSE:

• Предсказание цен акций. sky.pro MSE чувствителен к крупным отклонениям, которые могут означать значительные финансовые потери. sky.pro
• Научные исследования с нормальным распределением ошибок. sky.pro Метрика оптимальна при предположении о нормальном распределении. sky.pro

MAE предпочтительнее в случаях, когда выбросы в данных могут искажать оценку модели. zentyx.ru Метрику используют, когда нужно оценить точность модели в предсказании количественных значений. zentyx.ru Некоторые ситуации, в которых применяют MAE:

• Прогнозирование спроса на товары. sky.pro Метрика позволяет интерпретировать ошибку в единицах товара. sky.pro
• Мониторинг состояния оборудования. sky.pro MAE обеспечивает стабильность и устойчивость к выбросам при постоянном мониторинге. sky.pro

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