Was bedeutet "Mittlerer absoluter Fehler"?
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Der Mean Absolute Error (MAE) ist eine einfache Methode, um zu messen, wie genau Vorhersagen im Vergleich zu den tatsächlichen Ergebnissen sind. Er hilft uns zu verstehen, wie nah die Schätzungen eines Modells an den echten Zahlen dran sind.
So funktioniert's
Um den MAE zu finden, nehmen wir die Differenz zwischen jeder Schätzung und dem tatsächlichen Wert, egal ob sie zu hoch oder zu niedrig war. Dann addieren wir all diese Differenzen und teilen sie durch die Gesamtanzahl der Schätzungen. Dieser Prozess gibt uns einen durchschnittlichen Fehler.
Warum das wichtig ist
Der MAE ist nützlich, weil er ein klares Bild der Vorhersagegenauigkeit liefert. Ein niedriger MAE bedeutet, dass ein Modell bessere Vorhersagen macht, was in vielen Bereichen wichtig ist, wie z.B. Wettervorhersage, Verkaufsprognosen oder sogar Verkehrsplanung. Wenn wir wissen, wie genau unsere Vorhersagen sind, können wir smartere Entscheidungen auf Basis dieser Informationen treffen.