Словосочетание "mean absolute error" является существительным, относится к терминам статистики и анализа данных.
/miːn ˈæBSəluːt ˈɛrər/
Mean absolute error (MAE) — это метрика, использующаяся для оценки качества моделей прогнозирования путем измерения средней абсолютной разности между предсказанными и фактическими значениями. Эта величина показывает, насколько в среднем отклоняются прогнозируемые значения от реальных. MAE широко применяется в статистике, обработке данных и машинном обучении.
Частота использования: Этот термин часто встречается в научных работах, статьях по аналитике данных и учебниках. Применяется в основном в письменной форме, но также можно встретить в устных рассказах среди специалистов.
Примеры:
- The mean absolute error of the model was surprisingly low.
(Средняя абсолютная ошибка модели была удивительно низкой.)
Термин "mean absolute error" чаще всего используется в научных и технических контекстах и не имеет больших идиоматических выражений, однако представляет собой важный компонент дискуссий о точности моделей и их оценке.
Примеры с использованием "mean absolute error":
- Reducing the mean absolute error should be our main objective in this analysis.
(Снижение средней абсолютной ошибки должно быть нашей главной целью в этом анализе.)
Термин "mean absolute error" состоит из трех частей: - "mean" (средний): восходит к староанглийскому слову "mēne", означающему "средний" или "умеренный". - "absolute" (абсолютный): происходит от латинского "absolutus", что означает "независимый", "непривязанный". - "error" (ошибка): восходит к латинскому "error", что означает "ошибка" или "заблуждение".
Синонимы: - Mean error (средняя ошибка) - Average error (средняя ошибка)
Антонимы: - Accuracy (точность) - Precision (точность)