Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

Какая из этих метрик — MAE or MSE или RMSE — более устойчива к выбросам?

▪️MAE (mean absolute error) можно перевести как средняя абсолютная ошибка. Измеряет среднюю абсолютную разницу между фактическими и прогнозируемыми значениями.
▪️MSE (mean square error) можно перевести как среднеквадратичная ошибка. Вычисляет среднее значение квадратов разностей между фактическими и прогнозируемыми значениями.
▪️RMSE (root mean square error) — это корень из среднеквадратичной ошибки.

Среди этих трёх метрик MAE наиболее устойчива к выбросам по сравнению с MSE или RMSE. Основная причина этого — возведение в квадрат значений ошибок. В случае выброса значение ошибки само по себе высокое, и его возведение в квадрат приводит к многократному увеличению значений ошибки, что может «ввести в заблуждение» алгоритм оптимизации.

#машинное_обучение

🔥15💯3

www.tg-me.com/ca/Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований/com.ds_interview_lib/319

1.43K viewsApr 10, 2024 at 12:02

Какая из этих метрик — MAE or MSE или RMSE — более устойчива к выбросам?

▪️MAE (mean absolute error) можно перевести как средняя абсолютная ошибка. Измеряет среднюю абсолютную разницу между фактическими и прогнозируемыми значениями.
▪️MSE (mean square error) можно перевести как среднеквадратичная ошибка. Вычисляет среднее значение квадратов разностей между фактическими и прогнозируемыми значениями.
▪️RMSE (root mean square error) — это корень из среднеквадратичной ошибки.

Среди этих трёх метрик MAE наиболее устойчива к выбросам по сравнению с MSE или RMSE. Основная причина этого — возведение в квадрат значений ошибок. В случае выброса значение ошибки само по себе высокое, и его возведение в квадрат приводит к многократному увеличению значений ошибки, что может «ввести в заблуждение» алгоритм оптимизации.

#машинное_обучение

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований