So sánh phương pháp
Xem các phương pháp đã chọn cạnh nhau; những hàng khác biệt được làm nổi bật.
| Sai số Tuyệt đối Trung bình (MAE)× | Sai số bình phương trung bình gốc (RMSE)× | |
|---|---|---|
| Lĩnh vực | Đánh giá mô hình | Đánh giá mô hình |
| Họ | MCDM | MCDM |
| Năm ra đời≠ | 1799 | 1809 |
| Người khởi xướng≠ | Pierre-Simon Laplace | Carl Friedrich Gauss |
| Loại≠ | Robust distance-based metric | Distance-based evaluation metric |
| Công trình gốc≠ | 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 ↗ |
| Tên gọi khác | MAE, L1 error, mean absolute deviation | RMSE, RMS error, quadratic mean error |
| Liên quan≠ | 3 | 4 |
| Tóm tắt≠ | 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. |
| ScholarGateBộ dữ liệu ↗ |
|
|