خطأ الجذر المتوسط التربيعي (RMSE) أو الخطأ المطلق المتوسط (MAE): متى نستخدمهما أو لا نستخدمهما

الملخص. يُستخدم متوسط الخطأ المطلق (MAE) وخطأ الجذر المتوسط التربيعي (RMSE) بشكل واسع لتقييم النماذج. ومع ذلك، لا تزال هناك ارتباكات مستمرة حول استخدامهما، بحيث أن الممارسة القياسية هي تقديم كليهما، مما يترك للقارئ أن يقرر. بعض من هذا الارتباك ينشأ من نقاش حديث بين ويلموت ودركسلر (2005) وتشاي ودركسلر (2014)، حيث قدم كل جانب حججه لصالح م metric واحد على الآخر. لم يكن أي جانب على حق بشكل كامل؛ ومع ذلك، لأن أي م metric ليس أفضل بطبيعته: MAE هو الأمثل للأخطاء اللابلاسيكية، وRMSE هو الأمثل للأخطاء الطبيعية (Gaussian). عندما تنحرف الأخطاء عن هذه التوزيعات، تكون مقاييس أخرى أفضل.