【評価指標】MAE とは - AI Academy Media

MAEとは

MAE（Mean Absolute Error/平均絶対値誤差）は、真の値と予測値の差の絶対値の平均です。
つまりどれだけズレているのかというのを評価します。外れ値の影響を低減した形での評価に適しています。

MAEを使用するケースとして、全サンプルの誤差を平等に評価し、サンプル全体の誤差をできるだけ小さくしたい場合に利用します。さらにMAEは外れ値に影響されにくいと言われています。逆に考えるとRMSEは大きく外れている値に対しても誤差が最小化されます。

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