Ir al contenido principal

Diagrama de temas

    • Error absoluto medio (MAE)

      Error absoluto medio (MAE)

      Una alternativa para calcular la función de costo es el error absoluto medio (MAE), que calcula la diferencia media en valores (el valor absoluto entre y e ŷ) sin tener en cuenta el signo (es decir, positivo o negativo) de esos valores. Una ventaja de MAE sobre MSE es que MSE tiende a minimizar los errores que son mucho menos de 1, mientras que también exagera los errores que son mucho mayores de 1; MAE no es tan susceptible a esto. Sin embargo, MSE se prefiere a menudo porque es diferenciable (una derivada existe para todos los valores en la función) y hace juego lo que la ecuación linear está minimizando.

      MAE se puede expresar como:


      Error relativo

      Las dos funciones de error media mencionadas anteriormente son más útiles cuando se comparan modelos cuyos valores estimados están en la misma escala. Si está ajustando un modelo basado en el mismo conjunto de datos, es probable que este sea el caso. Sin embargo, puede haber circunstancias en las que desee comparar el rendimiento de los modelos de regresión que estiman valores en diferentes escalas. Aquí es donde los equivalentes relativos de cada función de costo son útiles. El error relativo al cuadrado (RSE) y el error absoluto relativo (RAE), ambos resultados de salida que puede utilizar para este tipo de comparación.