Теперь Кью работает в режиме чтения

Мы сохранили весь контент, но добавить что-то новое уже нельзя

В каких случаях вы бы использовали MSE и MAE?

ПрограммированиеData scienceBig data
Анонимный вопрос
Data Science
  · 3,3 K
Deep Learning  · 18 нояб 2021
MSE - если остатки распределены нормально
МАЕ - в остальных случаях
Отвечает
Skillbox
MSE (средняя квадратическая ошибка) — это оценка среднего значения квадрата ошибок, различие между предсказанием и фактическим значением. Эту метрику удобно использовать для выявления аномалий. MAE (средняя абсолютная ошибка) — это оценка того, насколько близки предсказания к фактическим значениями. Эта метрика менее чувствительна к выбросам и может дать общее... Читать далее