Átlagos Abszolút Hiba (MAE)
Az Átlagos Abszolút Hiba (MAE) egy robusztus mérőszám, amely a regressziós modellek előrejelzési hibáinak átlagos abszolút nagyságát méri. Pierre-Simon Laplace megfigyelési hibákkal kapcsolatos munkásságára (1799) visszatekintve, az MAE az észlelt és a becsült értékek közötti abszolút különbségek átlagolásával kvantifikálja a tipikus előrejelzési eltérést.
A teljes módszer elolvasása
Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Források
- Laplace, P. S. (1799). Traité de Mécanique Céleste. Paris: J.B.M. Duprat. link ↗
- Brossier, C. L. (1999). Consistency of trimmed and Winsorized L-estimators of location and scale. Journal of the American Statistical Association, 74(368), 813-821. link ↗
- Huber, P. J. (2009). Robust Statistics (2nd ed.). Hoboken, NJ: John Wiley & Sons. ISBN: 978-0470129906
Hogyan hivatkozzon erre az oldalra
ScholarGate. (2026, June 3). Mean Absolute Error. ScholarGate. https://scholargate.app/hu/model-evaluation/mean-absolute-error
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- A MAPE (Mean Absolute Percentage Error) – Átlagos Abszolút Százalékos HibaModellértékelés↔ compare
- A négyzetes hiba (Mean Squared Error, MSE)Modellértékelés↔ compare
- Négyzetes középérték hiba (RMSE)Modellértékelés↔ compare
Hivatkozik rá
Hibát talált ezen az oldalon? Jelentse, vagy javasoljon javítást →