คำถามติดแท็ก mae

เหตุใดจึงต้องใช้ Root Mean Squared Error (RMSE) แทนที่จะเป็น Mean Absolute Error (MAE)? สวัสดี ฉันได้ตรวจสอบข้อผิดพลาดที่สร้างขึ้นในการคำนวณ - ในขั้นต้นฉันคำนวณข้อผิดพลาดเป็นข้อผิดพลาดรูตค่าเฉลี่ย Normalized Root เมื่อมองดูใกล้ ๆ ฉันจะเห็นผลกระทบของการยกกำลังข้อผิดพลาดนั้นให้น้ำหนักมากกว่าข้อผิดพลาดที่ใหญ่กว่าตัวที่เล็กกว่า นี่ค่อนข้างชัดเจนในการหวนกลับ ดังนั้นคำถามของฉัน - ในกรณีที่รูทค่าเฉลี่ยของข้อผิดพลาดกำลังสองเป็นข้อผิดพลาดที่เหมาะสมกว่าการวัดค่าความผิดพลาดแบบสัมบูรณ์ หลังดูเหมาะสมกว่าสำหรับฉันหรือฉันขาดอะไรไป? เพื่อแสดงสิ่งนี้ฉันได้แนบตัวอย่างด้านล่าง: พล็อตกระจายกระจายแสดงตัวแปรสองตัวที่มีความสัมพันธ์ที่ดี ฮิสโทแกรมสองแผนภูมิทางด้านขวาข้อผิดพลาดระหว่าง Y (สังเกต) และ Y (ทำนาย) โดยใช้ RMSE ปกติ (บนสุด) และแม่ (ล่าง) ไม่มีค่าผิดปกติที่สำคัญในข้อมูลนี้และ MAE ให้ข้อผิดพลาดต่ำกว่า RMSE มีเหตุผลอื่นใดนอกเหนือจากแม่ที่เป็นที่นิยมกว่าสำหรับการใช้ข้อผิดพลาดหนึ่งวัดเหนืออื่น ๆ ?

58 least-squares  mean  rms  mae 

จากการพยากรณ์: หลักการและแบบฝึกหัดโดย Rob J Hyndman และ George Athanasopoulosโดยเฉพาะในส่วนของการวัดความแม่นยำ : วิธีการพยากรณ์ที่ย่อขนาดเล็กที่สุดจะนำไปสู่การคาดการณ์ของค่ามัธยฐานในขณะที่การลด RMSE จะนำไปสู่การคาดการณ์ค่าเฉลี่ย บางคนสามารถให้คำอธิบายที่เข้าใจง่ายว่าทำไมการย่อขนาดแม่ให้เล็กที่สุดนำไปสู่การคาดคะเนค่ามัธยฐานไม่ใช่ค่าเฉลี่ย? และนี่หมายถึงอะไรในทางปฏิบัติ ฉันได้ถามลูกค้า: "สิ่งที่สำคัญกว่าสำหรับคุณคือการคาดการณ์หมายถึงแม่นยำยิ่งขึ้นหรือเพื่อหลีกเลี่ยงการคาดการณ์ที่ไม่ถูกต้องมาก" เขาบอกว่าการคาดหมายที่แม่นยำยิ่งกว่านั้นจะมีลำดับความสำคัญสูงกว่า ดังนั้นในกรณีนี้ฉันควรใช้ Mae หรือ RMSE หรือไม่ ก่อนที่ฉันจะอ่านหนังเรื่องนี้ฉันเชื่อว่าแม่จะดีขึ้นสำหรับเงื่อนไขดังกล่าว และตอนนี้ฉันสงสัย

19 forecasting  mean  median  rms  mae 

MAD = Mean เบี่ยงเบนจากค่าสัมบูรณ์สัมบูรณ์ MSE = Mean Squared Error ฉันเคยเห็นคำแนะนำจากสถานที่ต่าง ๆ ที่ใช้ MSE แม้จะมีคุณสมบัติที่ไม่พึงประสงค์บางอย่าง (เช่นhttp://www.stat.nus.edu.sg/~staxyc/T12.pdfซึ่งกล่าวถึง p8 "เป็นที่เชื่อกันโดยทั่วไปว่า MAD เป็นเกณฑ์ที่ดีกว่า MSE อย่างไรก็ตาม MSE ทางคณิตศาสตร์สะดวกกว่า MAD ") มีอะไรมากกว่านั้นอีกไหม? มีกระดาษที่วิเคราะห์สถานการณ์อย่างละเอียดซึ่งวิธีการต่างๆในการวัดข้อผิดพลาดการคาดการณ์มีความเหมาะสมมากขึ้นหรือน้อยลงหรือไม่? การค้นหา google ของฉันยังไม่เปิดเผยอะไรเลย คำถามที่คล้ายกันนี้ถูกถามที่/programming/13391376/how-to-decide-the-forecasting-method-from-the-me-mad-mse-sdeและผู้ใช้ถูกถาม โพสต์บน stats.stackexchange.com แต่ฉันไม่คิดว่าพวกเขาเคยทำ

15 forecasting  error  mse  mae 

ฉันกำลังใช้การตรวจสอบความถูกต้องข้ามและการคำนวณตัวชี้วัดข้อผิดพลาดเช่น RMSE R2R2R^2, Mae, MSE ฯลฯ RMSE และ Mae สามารถมีค่าเหมือนกันได้หรือไม่?

9 cross-validation  rms  mae