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なぜ平均絶対誤差（MAE）ではなく、ルート平均二乗誤差（RMSE）を使用するのですか？ こんにちは 計算で生成されたエラーを調査してきました。最初は、エラーをルート平均正規化二乗誤差として計算しました。 少し詳しく見てみると、誤差を2乗すると、小さい誤差よりも大きい誤差の方が重みが大きくなり、誤差の推定値が奇数の外れ値に向かって歪んでいます。振り返ってみると、これは非常に明白です。 だから私の質問-どのような場合に二乗平均平方根誤差は平均絶対誤差よりも適切な誤差の尺度になるでしょうか？後者は私にとってより適切であると思われますか、何か不足していますか？ これを説明するために、以下の例を添付しました。 散布図は、良好な相関関係を持つ2つの変数を示しています。 右のグラフの2つのヒストグラムは、正規化されたRMSE（上）とMAE（下）を使用したY（観測値）とY（予測値）の間の誤差です。 このデータには重要な異常値はなく、MAEはRMSEよりも低いエラーを示します。MAE以外が望ましい、一方のエラー測定値をもう一方よりも使用するための合理的なものはありますか？

59 least-squares  mean  rms  mae 

予測：原則と実践は、ロブ・J HyndmanとジョージAthanasopoulos教科書、特に精度測定上のセクション： MAEを最小化する予測方法は中央値の予測につながり、RMSEを最小化すると平均の予測につながります MAEを最小化すると平均ではなく中央値が予測される理由を直感的に説明できますか？そして、これは実際には何を意味しますか？ お客様に、「平均予測をより正確にする、または非常に不正確な予測を避けるために、あなたにとってより重要なことは何ですか？」と尋ねました。彼は、平均予報をより正確にするために、より高い優先度を持っていると言いました。したがって、この場合、MAEまたはRMSEを使用する必要がありますか？この引用を読む前に、私はMAEがそのような状態に良くなると信じていました。そして今、私は疑います。

19 forecasting  mean  median  rms  mae 

MAD =平均絶対偏差MSE =平均二乗誤差 いくつかの望ましくない品質にもかかわらずMSEが使用されるというさまざまな場所からの提案を見てきました（例：http: //www.stat.nus.edu.sg/~staxyc/T12.pdf、p8に「MAD MSEよりも優れた基準です。ただし、数学的にMSEはMADよりも便利です。」 それ以上のものはありますか？予測誤差を測定するさまざまな方法が多かれ少なかれ適切である状況を徹底的に分析する論文はありますか？私のグーグル検索では何も明らかにされていません。 これと同様の質問が/programming/13391376/how-to-decide-the-forecasting-method-from-the-me-mad-mse-sdeで尋ねられ、ユーザーはstats.stackexchange.comに投稿しますが、私は彼らがこれまで行ったことはないと思います。

15 forecasting  error  mse  mae 

相互検証を実装し、RMSE、R2R2R^2、MAE、MSE などのエラーメトリックを計算しています。 RMSEとMAEは同じ値を持つことができますか？

9 cross-validation  rms  mae