Середня абсолютна похибка (MAE)
Середня абсолютна похибка (MAE) — це надійна метрика, яка вимірює середню абсолютну величину похибок прогнозу в регресійних моделях. Починаючи з робіт П'єра-Симона Лапласа з похибок спостережень (1799), MAE кількісно визначає типове відхилення прогнозу, усереднюючи абсолютні різниці між спостережуваними та прогнозованими значеннями.
Читати метод повністю
Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.
Карта методів
Околиця споріднених методів — виберіть вузол, щоб дослідити.
Джерела
- 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
Як цитувати цю сторінку
ScholarGate. (2026, June 3). Mean Absolute Error. ScholarGate. https://scholargate.app/uk/model-evaluation/mean-absolute-error
Який метод?
Поставте цей метод поруч із його найближчими спорідненими й читайте їх пліч-о-пліч — бібліотека викладає книги на стіл; вибір за вами.
- Середня абсолютна відсоткова похибка (MAPE)Оцінювання моделей↔ порівняти
- Середньоквадратична похибка (MSE)Оцінювання моделей↔ порівняти
- Середньоквадратична похибка (RMSE)Оцінювання моделей↔ порівняти
Згадується в
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →