MAE = 1/n * Σ|i=1,n| |yi - ŷi|。 其中,n表示样本数量,yi是目标值,ŷi是模型预测值。 与均方误差损失函数相比,MAE更加稳健,因为它对异常值有更好的鲁棒性,只受差异值的数量影响,而不受差异值的大小影响。但由于它不考虑误差平方的权重差异,因此可能会低估大误差点的重要性,导致模型在一些场景中...
而且 MAE 大部分情况下梯度都是相等的,这意味着即使对于小的损失值,其梯度也是大的。这不利于函数的收敛和模型的学习。 值得一提的是,MAE 相比 MSE 有个优点就是 MAE 对离群点不那么敏感,更有包容性。因为 MAE 计算的是误差 y-f(x) 的绝对值,无论是 y-f(x)>1 还是 y-f(x)<1,没有平方项的作用,...
直观易懂:MAE直接反映了平均预测误差,单位与原始数据一致,易于解释。 对异常值不敏感:由于没有平方运算,MAE对异常值的影响较小,更加稳健。 优化稳定:MAE损失函数的梯度平滑,使得优化算法收敛更加稳定。 缺点: 对大误差不敏感:MAE对较大的误差没有特别的惩罚,因此在某些需要更严格控制大误差的应用中可能不适用。 不...
平均绝对误差(MAE)也是一种常用的回归损失函数,它是目标值与预测值之差绝对值的和,表示了预测值的平均误差幅度,而不需要考虑误差的方向(注:平均偏差误差MBE则是考虑的方向的误差,是残差的和),其公式如下所示: 平均绝对误差和均方误差(L1&L2)比较通常来说,利用均方差更容易求解,但平方绝对误差则对于局外点更鲁棒...
绝对平均误差(Mean Absolute Error, MAE)作为衡量预测值与实际值差异的一种指标,是多次测量结果中每个测量值的绝对误差的平均值。其计算公式为:MAE = ∑|yi - ŷi|/n,其中yi代表实际值,ŷi代表预测值,n为测量次数。这一指标也被称为L1范数损失,因其计算的是目标值和预测值之差的...
1. 平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE)的概念 平均绝对误差是一种常用的回归问题损失函数,用于衡量模型预测值与实际值之间差异的绝对值的平均。MAE的计算公式如下: MAE=1n∑i=1n∣yi−y^i∣\text{MAE} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} |y_i - \hat{y}_i|MAE=n1∑i=1n∣yi−y^i∣ ...
一. 平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)介绍 平均绝对误差指的就是模型预测值 f(x) 与样本真实值 y 之间距离的平均值。其公式如下所示: 为了简化讨论,忽略下标 i,m = 1,以 y-f(x) 为横坐标,MAE 为纵坐标,绘制其损失函数的图形: 直观上来看,MAE 的曲线呈 V 字型,连续但在 y-f(x)=0 处不可...
四、 MAE与MSE的比较 通常来说,利用均方差更容易求解,但平方绝对误差则对于局外点更鲁棒。 在机器学习的模型通常是用来找到使目标函数最小的点。在最小值处每一种损失函数都会得到最小值。 MAE优于MSE的情况 由上图可知,当预测值与目标值很接近,误差与方差都很小,而由于局外点的存在使得 MSE误差变得很大。
MAE损失函数是一种重要的机器学习模型衡量标准,它可以帮助我们更好地理解机器学习的模型的拟合情况。MAE损失函数是机器学习模型的拟合精度的衡量指标。它与常见的机器学习基准标准,如回归模型的均方误差(MSE)相比,具有更广泛的应用前景,更适合估测器的度量。 MAE损失函数可以作为估测器的衡量标准,它可以帮助我们确定模型...
在机器学习和数据分析中,损失函数是衡量模型预测准确性的关键。均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)是两种常用的损失函数。本文介绍了RMSE和MAE的定义、特点及其在不同场景下的适用性,通过比较,帮助读者理解并选择合适的损失函数。 关键词:损失函数、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、模型评估、预测准确性 ...