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.
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
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
A project of our size needs at least a few hundred million dollars per year to keep going,” Mr. Durov wrote in his public channel on Telegram late last year. “While doing that, we will remain independent and stay true to our values, redefining how a tech company should operate.
At a time when the Indian stock market is peaking and has rallied immensely compared to global markets, there are companies that have not performed in the last 10 years. These are definitely a minor portion of the market considering there are hundreds of stocks that have turned multibagger since 2020. What went wrong with these stocks? Reasons vary from corporate governance, sectoral weakness, company specific and so on. But the more important question is, are these stocks worth buying?
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from us
