В каких ситуациях следует использовать MAE вместо других метрик?

MAE (средняя абсолютная ошибка) предпочтительнее других метрик в некоторых ситуациях: dev.to hmatalonga.com

• Когда важно прямое понимание средней ошибки без преувеличения влияния больших ошибок. dev.to
• Если в наборе данных есть выбросы и они могут значительно влиять на производительность модели. hmatalonga.com habr.com Это связано с тем, что MAE менее чувствительна к выбросам, чем другие метрики, например MSE или RMSE. hmatalonga.com habr.com
• Если все ошибки рассматриваются одинаково и не нужно, чтобы модель слишком сильно беспокоилась о больших отклонениях. dev.to

Выбор метрики зависит от данных, модели и поставленных целей. hmatalonga.com Часто используют несколько метрик, чтобы более полно понимать производительность модели и оптимизировать её. shakhbanov.org