Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

Каковы различия между моделью, минимизирующей среднеквадратичную ошибку (MSE), и моделью, минимизирующей среднюю абсолютную ошибку (MAE)?

Можно перечислить несколько различий:

▫️MSE более чувствительна к выбросам по сравнению с MAE. Дело в том, что среднеквадратичная функция возводит ошибки в квадрат. Из-за этого большие ошибки оказывают на результат большее влияние.
▫️С MSE градиент вычисляется легче. Это может ускорить сходимость алгоритма.

Так, MSE подходит для задач, где важно учитывать большие ошибки, когда необходимо сильно штрафовать значимые отклонения от целевых значений. MAE предпочтителен в ситуациях, когда выбросы присутствуют и их диспропорциональное влияние на результат модели нежелательно.

#машинное_обучение

www.tg-me.com/cn/Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований/com.ds_interview_lib/250

1.3K viewsMar 1, 2024 at 12:02

Каковы различия между моделью, минимизирующей среднеквадратичную ошибку (MSE), и моделью, минимизирующей среднюю абсолютную ошибку (MAE)?

Можно перечислить несколько различий:

▫️MSE более чувствительна к выбросам по сравнению с MAE. Дело в том, что среднеквадратичная функция возводит ошибки в квадрат. Из-за этого большие ошибки оказывают на результат большее влияние.
▫️С MSE градиент вычисляется легче. Это может ускорить сходимость алгоритма.

Так, MSE подходит для задач, где важно учитывать большие ошибки, когда необходимо сильно штрафовать значимые отклонения от целевых значений. MAE предпочтителен в ситуациях, когда выбросы присутствуют и их диспропорциональное влияние на результат модели нежелательно.

#машинное_обучение

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований