Geoscientific model development· 2022Q1
RMSE veya MAE: Doğru Hata Metriğini Seçmek
Root-mean-square error (RMSE) or mean absolute error (MAE): when to use them or not
- 1.795atıf
- Q1SCImago
- 2022yıl
Kısa özet
Ne RMSE ne de MAE evrensel olarak üstün değildir; RMSE normal (Gaussian) hatalar için, MAE ise Laplace hataları için optimaldir ve farklı hata dağılımları için başka metrikler tercih edilir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- RMSE ve MAE, yaygın olarak kullanılan ancak sıklıkla karıştırılan model değerlendirme metrikleridir.
- Model hataları Gaussian (normal) dağılımı izlediğinde RMSE optimaldir.
- Model hataları Laplace dağılımını izlediğinde MAE optimaldir.
- İki metriğin hiçbiri doğası gereği diğerinden daha iyi değildir; uygunlukları hata dağılımına bağlıdır.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Abstract. The root-mean-squared error (RMSE) and mean absolute error (MAE) are widely used metrics for evaluating models. Yet, there remains enduring confusion over their use, such that a standard practice is to present both, leaving it to the reader to decide which is more relevant. In a recent reprise to the 200-year debate over their use, Willmott and Matsuura (2005) and Chai and Draxler (2014) give arguments for favoring one metric or the other. However, this comparison can present a false dichotomy. Neither metric is inherently better: RMSE is optimal for normal (Gaussian) errors, and MAE is optimal for Laplacian errors. When errors deviate from these distributions, other metrics are superior.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Geoscientific model development, 2022 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: İstatistik ve Olasılık
Statistics and ProbabilityMathematics