Что такое MAE?

MAE (Mean Absolute Error) — это средняя абсолютная ошибка, метрика, используемая для оценки качества регрессионных моделей в машинном обучении. Она вычисляется как среднее арифметическое абсолютных разностей между предсказанными значениями и истинными:

[ MAE = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n |y_i - \hat{y}_i| ]

где:

• (y_i) — истинное значение,
• (\hat{y}_i) — предсказанное значение,
• (n) — количество наблюдений.

MAE показывает средний размер ошибки без учёта её направления, что делает её понятной и интерпретируемой. В отличие от MSE (Mean Squared Error), MAE менее чувствительна к выбросам.

Применяется для оценки производительности моделей и оптимизации параметров, когда важна средняя величина ошибки в тех же единицах, что и исходные данные.