Порівняння методів
Переглядайте обрані методи поруч; рядки з відмінностями підсвічено.
| Середня абсолютна похибка (MAE)× | Середньоквадратична похибка (RMSE)× | |
|---|---|---|
| Галузь | Оцінювання моделей | Оцінювання моделей |
| Родина | MCDM | MCDM |
| Рік появи≠ | 1799 | 1809 |
| Автор методу≠ | Pierre-Simon Laplace | Carl Friedrich Gauss |
| Тип≠ | Robust distance-based metric | Distance-based evaluation metric |
| Основоположне джерело≠ | Laplace, P. S. (1799). Traité de Mécanique Céleste. Paris: J.B.M. Duprat. link ↗ | Gauss, C. F. (1809). Theoria Motus Corporum Coelestium in Sectionibus Conicis Solem Ambientium. Hamburg: Perthes and Besser. link ↗ |
| Інші назви | MAE, L1 error, mean absolute deviation | RMSE, RMS error, quadratic mean error |
| Пов'язані≠ | 3 | 4 |
| Підсумок≠ | Mean Absolute Error is a robust metric that measures the average absolute magnitude of prediction errors in regression models. Dating back to Pierre-Simon Laplace's work on observational errors (1799), MAE quantifies typical prediction deviation by averaging the absolute differences between observed and predicted values. | Root Mean Squared Error is a widely used metric that measures the average magnitude of prediction errors in regression models. Originating from Carl Friedrich Gauss's work on least-squares estimation (1809), RMSE quantifies how far predictions deviate from observed values by averaging the squared differences and taking the square root. |
| ScholarGateНабір даних ↗ |
|
|