O que é mean absolute error?

O mean-absolute-error, ou simplesmente MAE, é uma métrica essencial na avaliação de modelos preditivos. Ele mede a média das diferenças absolutas entre os valores previstos e os valores reais, fornecendo uma noção clara da precisão média do modelo.

O que é Mean Absolute Error?

O mean-absolute-error é uma medida de erro que não considera o sinal dos erros, o que significa que ele não leva em conta se as previsões estão acima ou abaixo do valor real. Isso o torna uma métrica robusta contra valores extremos (outliers).

Como Calcular o MAE?

Para calcular o mean-absolute-error, você soma as diferenças absolutas entre os valores previstos e os valores reais e divide pela quantidade de observações.

Por que Usar MAE?

O MAE é amplamente utilizado porque é fácil de interpretar: ele fornece a média dos erros absolutos, o que significa que o resultado está na mesma unidade que a variável que está sendo prevista. Isso o torna uma escolha popular em muitos campos da ciência de dados.

Comparação com Outras Métricas

Embora o MAE seja uma métrica poderosa, ele não é a única. Métricas como o Mean Squared Error (MSE) e o Root Mean Squared Error (RMSE) também são comuns, mas o MAE tem a vantagem de ser mais robusto a outliers.

Aplicações do Mean Absolute Error

O mean-absolute-error é utilizado em diversas aplicações, desde a previsão de vendas até a avaliação de modelos de machine learning, passando por análises financeiras e estudos de engenharia.